Može se sa sigurnošću pretpostaviti da će ubrzane promene ostati. U srži današnjih čestih poremećaja je neizvesnost: situacije u kojima su dostupne informacije nepotpune, kontradiktorne ili se stalno menjaju, a jasni odgovori su nemogući. Snalaženje u neizvesnosti zahteva novi skup veština – onaj koji se oslanja na našu ljudskost, umesto da je zaobilazi. Za razliku od mašina, mi donosimo biološki odgovor na promenu. A taj odgovor, ako se razume i iskoristi, može postati moćna prednost.

Živimo u eri ubrzanih promena, a lideri to osećaju svakog dana. Za pet godina, iskusili smo uticaj Kovida i kako je on resetovao norme koje smo uzimali zdravo za gotovo u načinu na koji radimo; pojavu generativne veštačke inteligencije (gen AI) i suočavanje sa njenim ogromnim uticajem na uobičajeno poslovanje; i visoku geopolitičku nestabilnost i njene parališuće efekte na poslovne odluke.

U srži ovih poremećaja je neizvesnost: situacije u kojima su dostupne informacije nepotpune, kontradiktorne ili se stalno menjaju, a jasni odgovori su nemogući. Nismo znali kako će izgledati posao kada se kancelarije ponovo otvore. Ne znamo koje će poslove veštačka inteligencija automatizovati. Ne znamo sa kojim zemljama ćemo sutra moći da trgujemo bez prohibitivnih carina.

Zašto je ovo važno? Zato što neizvesna vremena zahtevaju drugačiju vrstu liderstva od stabilnih vremena. Snalaženje u neizvesnosti zahteva novi skup veština – onaj koji se oslanja na našu ljudskost, umesto da je zaobilazi. Za razliku od mašina, mi donosimo biološki odgovor na promenu. A taj odgovor, ako se razume i iskoristi, može postati moćna prednost.

Oslanjajući se na naše kolektivne decenije rada sa liderima, kao i na istraživanja na raskrsnici design thinking-a i ljudske fiziologije, identifikovali smo tri biološke realnosti koje oblikuju kako se ljudi snalaze u stalnim promenama i neizvesnosti. Svaka od njih dolazi sa praktičnim strategijama koje možete koristiti da povratite kontrolu.

Pretvorite probleme u prilike

Biološka realnost

Ljudi prirodno teže da smanje neizvesnost. U neizvesnim situacijama, prva reakcija tela obično nije kreativnost ili rešavanje problema – to je preživljavanje. Kada se susretnemo sa nečim novim ili nesigurnim, naš nervni sistem aktivira stresni odgovor, često opisan kao „bori se, beži ili zamrzni se“. Mozak detektuje potencijalne pretnje, aktivira amigdalu i oslobađa kortizol i adrenalin. Ove hemikalije izoštravaju fokus i pripremaju telo da brzo reaguje, ali takođe sužavaju pažnju i potiskuju više misaone procese. Zato se u trenucima poremećaja – poput reorganizacije ili iznenadne promene tržišnih uslova – lideri mogu osećati defanzivno, anksiozno ili paralisano, umesto otvoreno i inovativno.

Osim biologije, naša korporativna kultura nas može zadržati u tom stanju. Akcionari ne žele da čuju da ne znamo šta je sledeće. Zaposleni žele odgovore. Oni – i tržište – zahtevaju samopouzdanje i sigurnost, čak i kada su uslovi nejasni.

Dizajnerski odgovor

Tamo gde nas biologija gura ka pretnji, dizajneri su obučeni da vide promenu kao mogućnost. U kompaniji IDEO, gde je Ejmi provela skoro deceniju, prvi korak u rešavanju bilo kog problema klijenta bio je da se on preformuliše kao „dizajnerski izazov“. Umesto fokusiranja na nedostatke – npr. „učešće birača je opalo“ ili „prodaja poljoprivredne opreme je niska“ – postavili bismo optimistično pitanje: „Kako bismo mogli da stvorimo zabavno i pristupačno iskustvo glasanja?“ ili „Kako bismo mogli da pomognemo poljoprivrednicima da razviju svoje poslovanje?“

Ta jednostavna promena perspektive u jeziku oslobađala je energiju i kreativnost. Kada je izazov uokviren kao prilika i ljudska potreba, ideje su tekle prirodno, a usledili su zabava i zamah.

Istraživanja pokazuju da uz vežbu, lideri mogu preći iz „stanja pretnje“, gde stres deluje preplavljujuće, u „stanje izazova“, gde ista fiziološka uzbuđenost postaje energična i motivišuća. Strategije kao što su razvijanje „načina razmišljanja o stresu“ (fokusiranje na podsticajnu stranu stresa), kognitivno preispitivanje (preoblikovanje iskustva ka onome što je dobro), pa čak i namerne pauze daju korteksu – centru mozga za donošenje odluka i generisanje ideja – vremena da se ponovo angažuje.

Prvo, morate osujetiti tu početnu reakciju na pretnju stvaranjem prostora da odgovorite, umesto da reagujete. To može uključivati jednostavno odvajanje trenutka za disanje, što može smiriti reakciju na pretnju, do stvaranja vremena i prostora za ponovno razmatranje izazova koji je pred vama.

Na primer, kada je Ejmi radila sa jednom od poslednjih štampanih verzija Žutih strana, koja je morala brzo da pređe na digitalno, lideri su pitali: Kako bismo mogli bolje da služimo našim klijentima sada nego pre? I kako da istovremeno unapredimo veštine naših timova za digitalnu eru? Rezultat ovog preoblikovanja (i kasnijih promena koje je omogućilo) bio je da su zaposleni počeli da se ponašaju kao vlasnici, dok su novi procesi razvoja proizvoda donosili rezultate i rast broja kupaca.

Kako da pomognete sebi da preformulišete

Uzmite oblast neizvesnosti i koristite ove podsticaje da je sagledate drugačije. Na primer:
• Za šta je ova neizvesnost stvorila više prostora?
• Koje su to nezadovoljene potrebe kupaca ili zaposlenih kojima bismo sada mogli da se pozabavimo?

Stvorite prostor za inspiraciju

Biološka realnost

Kreativnost pati pod stresom i kognitivnim opterećenjem. Kada je vaš mozak preopterećen, prefrontalni korteks – deo odgovoran za planiranje, stvaranje ideja i inovacije – biva „otet“ od strane limbičkog sistema, vašeg emocionalnog centra i centra za preživljavanje. To znači manje novih ideja, smanjen uvid i reaktivnije ponašanje.

Dizajnerski odgovor

Neizvesnost nije greška; to je odlika života. U vremenima neizvesnosti možete povući najveće, najsmelije poteze – tada se može roditi revolucionarno razmišljanje. Trik? Morate se osećati prijatno boraveći u prostoru neizvesnosti. Jedan način da to uradite je da se uzbudite zbog mogućnosti koje ona pruža. Dizajneri uživaju u neizvesnosti počinjući sa inspiracijom, a ne sa stvaranjem ideja. Lepota pauze za inspiraciju je u tome što vas prodrma, skreće vam misli sa neizvesnosti i pomaže vam da se angažujete sa svežom perspektivom. Ona aktivira taj kreativni deo vašeg mozga.

U kompaniji IDEO, nikada nismo odmah prelazili na rešavanje problema. Umesto toga, počinjali smo namernim traženjem inspiracije – kroz terensko istraživanje, posmatranje ili ono što smo zvali analogna iskustva: izlazak izvan domena problema da bismo pronašli iznenađujuće paralele i emocionalne istine na drugim mestima. Analogna inspiracija razbija vaš mentalni model.

Uzmite ovaj primer: Kada su radili sa kompanijom Old Navy na osmišljavanju njihove ponude za veće veličine (plus-size), Ejmi i njen tim nisu počeli sa rasporedom u prodavnici ili marketinškim kampanjama. Prvo su otišli u karaoke barove. Zašto? Zato što je tim shvatio da se za mnoge žene koje nose veličinu 16+, iskustvo kupovine u odvojenim „plus odeljenjima“ osećalo kao da su stavljene na scenu – posmatrane, osuđivane, izložene. Karaoke su postale analogija za to emocionalno stanje. Ta neočekivana paralela navela je tim da pređe sa dizajna odvojenosti na integraciju u prodajnom prostoru i u pripovedanju priče o brendu.

Kako da pomognete sebi da prikupite uvide

Uzmite oblast neizvesnosti i pretvorite je u potragu. Na primer:
• Upravo ste završili reorganizaciju kompanije? Pomozite svom timu da se ponovo fokusira tako što ćete ih podstaći da izvedu petoro novih kolega na kafu i zamoliti ih da podele priču za koju misle da najbolje oslikava kulturu kompanije.
• Niste sigurni kako da podstaknete uključivanje veštačke inteligencije u procese? Umesto da odmah prelazite na rešenja, organizujte mesec inspiracije. Podstaknite zaposlene da podele priče o drugim kompanijama koje koriste veštačku inteligenciju, kako uspešno tako i neuspešno.

Eksperimentišite na svom putu napred

Biološka realnost

Preveliki koraci nas mogu paralisati. Kada ulozi deluju visoko ili je put nejasan, nervni sistem može ući u povišeno stanje pripravnosti. To aktivira simpatički nervni sistem (bori se ili beži), što može poremetiti povezanost u mozgu – prekidajući pristup korteksu i povećavajući emocionalnu reaktivnost iz limbičkog sistema. Rezultat? Odugovlačimo. Odvlačimo sebi pažnju. Izbegavamo preduzimanje akcije, ne zato što nam nije stalo, već zato što akcija deluje previše neizvesno, previše rizično, previše. Ponekad je to zato što se naše telo doslovno „zamrzlo“, čineći akciju nemogućom.

Dizajnerski odgovor

Sačuvali smo najbolje za kraj. Ovo je Ejmina omiljena stvar i jedan od najmoćnijih alata – tajni sastojak – u dizajnerskom setu alata. Akcija stvara jasnoću, a ne obrnuto. Dakle, eksperimentisanje je način na koji pametne kompanije i pojedinci idu napred kada jasnoća nedostaje. Umesto da čekaju savršen odgovor, dizajneri isprobavaju male, namerne eksperimente niskog rizika kako bi naučili šta funkcioniše. Imajte na umu da eksperimenti nisu pilot-projekti. Cilj je da se uči, a ne da se dokazuje.

Na primer, kada je jedna banka u Australiji želela da uvede proizvod koji bi pomogao roditeljima da nauče decu pametnom ponašanju sa kreditnim karticama, tim IDEO je kreirao proizvod „nalik na pravi“ od pripejd debitne kartice. U kratkom, jednomesečnom eksperimentu, roditelji su mogli da daju deci limite potrošnje, prate kupovine i daju povratne informacije o tome šta bi takav proizvod mogao da ponudi. Kada je banka krenula da dizajnira i pravi proizvod, radila je to na osnovu informacija iz stvarnog sveta, a ne na osnovu nagađanja o ponašanju kupaca.

U vremenima neizvesnosti, eksperimentisanje nam omogućava da zaobiđemo paralizu velikih odluka fokusiranjem na male korake koji deluju dovoljno bezbedno da se isprobaju. Važno je napomenuti da eksperimenti ne moraju da uspeju da bi bili korisni. Oni samo treba da nas nauče nečemu novom. Uspeh nije „uključili smo veštačku inteligenciju u nekoliko procesa“ ili „posao sada teče glatko nakon reorganizacije“. Uspeh je „naučili smo nešto što unapređuje naše razumevanje“.

Kako da pomognete sebi i svom timu da eksperimentišete

Uzmite oblast u kojoj ste vi ili vaš tim zaglavljeni i niste sigurni kako da krenete napred, a zatim oljuštite slojeve do najmanjeg mogućeg koraka. Na primer:

• Pokušavate da uključite veštačku inteligenciju, ali se suočavate sa strepnjom ili otporom? Šta ako biste organizovali seriju „ručak i učenje“, gde bi se zaposleni obavezali da se igraju sa alatom veštačke inteligencije, podele iskustva na jednoj sesiji i pridruže se trima drugim sesijama da dobiju inspiraciju? Neka njihovi podsticaji ne budu vezani za posao kako bi delovalo lagano i pristupačno.
• Suočavate se sa smanjenjem finansiranja kao lider neprofitne organizacije? Šta ako biste organizovali „poziv za inspiraciju o finansiranju“ za kolege lidere neprofitnih organizacija i podelili svoje omiljene modele prihoda iz drugih preduzeća, a zatim zajedno razmišljali o novim izvorima prihoda? Ako postoji interesovanje, mogli biste to pretvoriti u redovni klub za eksperimentisanje gde svaka organizacija isprobava različite metode finansiranja i deli naučeno.

Svaki mali eksperiment vam daje podatke. Ti podaci vam daju samopouzdanje. A to samopouzdanje smanjuje neizvesnost – ne zato što ste magično sve shvatili, već zato što se krećete.

...

Može se sa sigurnošću pretpostaviti da će ubrzane promene ostati. Pametan potez je naučiti kako da jašete na tom talasu, pa čak i da uživate u njemu. Ovi dizajnerski saveti – i biološke realnosti kojima se bave – mogu pružiti veštine i perspektivu da to i učinite.

Veštačka inteligencija omogućava pojedincima sa skromnim tehničkim znanjem da razvijaju sofisticirane proizvode, što otvara pitanje da li saradnja među ljudima gubi na značaju. Međutim, zapažanja sa inovacionog takmičenja podržanog veštačkom inteligencijom ukazuju na sasvim suprotan zaključak. Dok AI ubrzava istraživanje, programiranje i izradu prototipa, timovi stvaraju najveću vrednost u fazama definisanja problema i osmišljavanja rešenja, gde različite perspektive pomažu u preispitivanju pretpostavki i usavršavanju ideja. Brzi prototipi postaju alati za učenje, a ne gotovi proizvodi, čineći debate konkretnijim i otkrivajući slabosti u ranoj fazi. Menadžeri bi trebalo da sačuvaju vreme za precizno formulisanje problema, koriste prototipe za unapređenje strateškog promišljanja umesto puke validacije rešenja i formiraju timove oko komplementarnih perspektiva, a ne uskih tehničkih specijalnosti. Kako AI komoditizuje operativno izvođenje, konkurentska prednost sve više leži u odluci šta vredi graditi i zašto.

AI alati su postali dovoljno moćni da koncept samostalnog osnivača kompanije učine izvodljivim, omogućavajući inovatorima bez inženjerskog predznanja da razviju funkcionalne proizvode. Ovaj koncept se ne primenjuje samo u startapima već i u velikim korporacijama kako usvajanje veštačke inteligencije raste. Tehnologija je automatizovala i standardizovala izvršenje duž celog ciklusa inovacija: menadžeri proizvoda grade radne prototipe bez napisanog reda koda, dok programeri znatno brže razvijaju softver, sprovode testiranja, pišu dokumentaciju i upravljaju podacima.

To nameće ključno pitanje: postoji li i dalje trajna uloga i vrednost timske saradnje? Ako se osnovna jedinica rada pomera sa „tima“ na „pojedinca osnaženog veštačkom inteligencijom“, to donosi suštinske promene u načinu na koji se organizujemo, zapošljavamo i procenjujemo nečiji doprinos na poslu. Reč je o temi koja prevazilazi jednostavnu raspravu o produktivnosti.

Ovo pitanje je istraženo tokom nedavnog inovacionog maratona (buildathon) sa studentima poslovne škole NYU Stern. Timovima mešovitih profila omogućen je pristup zajedničkim AI alatima sa zadatkom da reše složene probleme iz stvarnog sveta u roku od samo jednog dana. Cilj je bio da se ispita kako učesnici integrišu veštačku inteligenciju tokom divergentne faze osmišljavanja ideja i konvergentnog donošenja odluka, kao i koji delovi inovacionog ciklusa i dalje imaju najviše koristi od timskog rada.

Osam timova, stvarni problemi, jedan dan

Trideset tri studenta imala su šest sati da kreiraju rešenja za neke od najtežih izazova Njujorka, uključujući pristupačnost osnovnih namirnica, pravičnost u javnom prevozu, bezbednost biciklističkih staza i dostupnost brige o deci. Reč je o složenim problemima sa mnogo promenljivih, gde je čak i definisanje uspeha izuzetno zahtevno.

Učesnici su nasumično raspoređeni u timove od po četiri ili pet članova i svi su dobili iste alate. Koristili su AI rešenja za istraživanje i ideaciju kako bi razumeli problem i definisali korisnike. Zatim su prešli na alate za izradu prototipa radi dizajna konkretnih rešenja. Na kraju su povezali svoje koncepte sa platformama za autonomno programiranje kako bi izgradili funkcionalne demonstracione verzije. Ceo proces odvijao se na zajedničkom digitalnom platnu, gde su svi članovi tima u realnom vremenu imali uvid u rad ostalih.

Važno je istaći da većina studenata nije imala inženjersko obrazovanje, timovi nisu unapred balansirani prema tehničkim veštinama, učesnici se uglavnom nisu poznavali i nikada pre nisu koristili pomenute alate. Pored toga, postojala je i takmičarska komponenta sa vrednim nagradama, pri čemu su kriterijumi ocenjivanja eksplicitno stavljali definisanje problema i konceptualni dizajn rešenja ispred tehničke egzekucije. Poenta nije bila u tome ko može najbrže da lansira proizvod, već ko može da izgradi pravu stvar.

Ako AI zaista pretvara inovacije u individualni poduhvat, ovo je bilo idealno okruženje za to: sposobni ljudi, moćni alati i strog vremenski rok nudili su svaki razlog da se zadaci podele, radi paralelno i prepusti veštačkoj inteligenciji da samostalno odradi najteži deo posla. Međutim, ono što je primećeno na terenu pokazalo je sasvim drugačiju sliku.

Definisanje problema i dizajn rešenja

Analizirajući radne tokove učesnika, uočena su dva jasna obrasca kod gotovo svih timova:

Na samom početku, svaki tim je detaljno raspravljao o oblasti na koju želi da se fokusira, nastojeći da razume i uokviri suštinu problema i profiliše ciljnog korisnika. U ovoj fazi članovi tima su koristili AI za prikupljanje istraživanja i sintezu podataka, spajajući analize kako bi diskutovali i postigli konsenzus o problemskom prostoru. Ovaj proces je uvek podsećao na klasičnu razmenu ideja — grupa ljudi okupljena oko stola u dinamičnom i fokusiranom razgovoru.

Nakon toga, većina timova je podelila operativne zadatke: pojedinci su se fokusirali na dizajn i izgradnju prototipa, dok su drugi radili na prezentaciji i narativu. Članovi su pojedinačno koristili veštačku inteligenciju za realizaciju svojih zaduženja, ali su se i dalje redovno okupljali da testiraju i kritikuju predloženi dizajn rešenja.

Zadaci koje je AI mogao da preuzme — sinteza istraživanja, generisanje dizajnerskih opcija, kreiranje korisničkih interfejsa — zaista su se odvijali brže kada su pojedinci radili paralelno i nezavisno.

Međutim, definisanje problema bilo je oblast u kojoj su timovi provodili najviše vremena raspravljajući o nalazima, preispitujući pretpostavke jedni drugima i zajednički odlučujući šta zapravo pokušavaju da reše i kako. Jedan učesnik je primetio: „Definisanje problema je najvažniji deo“, dok je drugi dodao: „Precizno uokviriti specifičan problem izuzetno je teško, čak i uz pomoć veštačke inteligencije.“

Druga ključna oblast bio je dizajn samog rešenja. Pošto je cena izrade prototipa danas svedena na minimum, njegova svrha se promenila. Kako je jedan student primetio, prototip sada služi kao polazna tačka za diskusiju, a ne kao gotov proizvod. Prototipi koje su timovi kreirali odmah su otvorili ključna pitanja: Ko je zapravo krajnji korisnik? Kako će neko saznati za ovo rešenje? Šta se dešava kada podaci nisu dostupni? Prototip sam po sebi nije dao odgovore, ali je učinio ta pitanja nemogućim za ignorisanje.

Pobednički timovi jasno ilustruju kako su uvidi proistekli iz saradnje vodili do inovativnih rešenja, dok je AI služio isključivo kao operativni motor:

• Ukupni pobednik je razvio indeks cena namirnica u Njujorku. Prikupili su podatke o cenama iz prodavnica širom grada, ocenili povoljnost svake od njih i kreirali aplikaciju za potrošače, kao i koncept displeja za izloge. Funkcionalna aplikacija razvijena za šest sati bila je impresivna, ali je tim pobedio zahvaljujući načinu na koji je postavio problem: prepoznali su da je pristupačnost namirnica zapravo problem transparentnosti koji se rešava lakšim upoređivanjem cena.

• Dobitnici nagrade za visok uticaj prepoznali su potencijal u 13.000 postojećih njujorških maloprodajnih objekata i pretvorili ih u komunalna čvorišta za veleprodaju. Umesto izgradnje nove infrastrukture, rešili su problem pristupa povezivanjem lokalnih zajednica sa veleprodajnim cenama preko već postojećih prodavnica.

• Dobitnici nagrade za najbolji prototip pretvorili su javnu bazu pritužbi građana u interaktivnu mapu koja prikazuje nedostatke na biciklističkim stazama, dajući građanima instrument da zahtevaju popravke na osnovu podataka koje grad već poseduje, ali ih ne čini vidljivim.

Timovi imaju najviše koristi od deljenog radnog okruženja

Iako većina učesnika nije imala programersko iskustvo, svaki tim je za šest sati napravio funkcionalan prototip. Ipak, timovi koji su radili izolovano, oslanjajući se na pojedinačne AI sesije, brže su upadali u poteškoće. Članovi su se suočavali sa preopterećenjem informacijama i gubljenjem vremena jer su svi koristili različite prepiske sa alatom. Nasuprot tome, timovi koji su se opredelili za rad unutar zajedničkog okruženja uvideli su da je kapacitet za upotrebu veštačke inteligencije znatno veći kada ceo tim sarađuje na istom mestu.

Kada ljudi koriste AI u izolaciji, ograničeni su sopstvenom perspektivom. Istraživanja već pokazuju da timovi koji primenjuju AI nadmašuju i pojedince sa veštačkom inteligencijom i timove bez nje u kvalitetu ishoda. Zapažanja sa takmičenja pokazuju da kada tim koristi AI u zajedničkom prostoru gde svaki član u realnom vremenu vidi rezultate, tehnologija postaje sredstvo za brže testiranje ideja i primenu zajedničkog rasuđivanja celog tima.

Saradnja i konkurentska prednost pomeraju se uzvodno

Fokus timske saradnje se pomera sa operativnog izvršenja pojedinačnih zadataka ka dizajnu radnog toka. U razvoju proizvoda decenijama unazad, saradnja se svodila na koordinaciju egzekucije: ko razvija koju funkcionalnost i kako se delovi integrišu. Ta koordinacija je i dalje potrebna, ali više ne predstavlja glavno usko grlo.

Usko grlo se sada nalazi na samom početku procesa: Da li gradimo pravu stvar? Razumemo li korisnika dovoljno dobro? Jesmo li postavili problem na način koji vodi ka smislenom rešenju?

Ova pitanja se ne mogu rešavati u paralelnim procesima. Ona zahtevaju produktivno sučeljavanje različitih stavova, usporavanje i argumentovanu debatu pre nego što se ubrza sam proces izgradnje. Kada AI preuzme operativno „kako“, ljudi postaju odgovorni za strateško „šta“ i „zašto“ — a to su fundamentalno kolaborativna pitanja.

Tri stvari koje menadžeri moraju raditi drugačije

Iskustva sa ovog inovacacionog maratona daju jasne smernice kako organizovati timove za postizanje uspeha u eri veštačke inteligencije:

1. Stavite snažan fokus na definisanje problema

Kada svako može da generiše radni prototip za nekoliko sati, konkurentska prednost ne dolazi iz brzine izgradnje, već iz kreiranja rešenja kojeg se niko drugi nije setio jer ste problem razumeli i definisali bolje od konkurencije.

Ovaj proces može delovati sporije i haotičnije od same egzekucije, naročito kada AI alati čine izvođenje izuzetno efikasnim. Lako je upasti u zamku prebrzog prelaska na izgradnju radi prividnog osećaja produktivnosti. Menadžeri moraju svesno zaštititi vreme za ovu fazu rada, što podrazumeva:

• Započinjanje projekata definisanjem problema, a ne prikupljanjem gotovih ideja za rešenja;

• Nagrađivanje timova za duboko promišljanje problema, a ne samo za brzinu realizacije;

• Prihvatanje rasprava koje u početku deluju konfuzno, jer je to često odlika kvalitetnog definisanja problema;

• Prepoznavanje vrednosti onih članova tima koji usporavaju proces pitanjem: „Koji problem mi zapravo ovde rešavamo?“

2. Koristite prototipe za preciziranje problema

Lakoća izrade rešenja donosi suštinsku promenu u ulozi prototipa. Nekada su prototipi bili skupi i pravljeni su kasno u procesu, tek kada je sve bilo precizirano. Danas su jeftini i brzi, što omogućava da se grade rano — ne da bi predstavljali konačan odgovor, već da bi diskusiju o strateškom pravcu učinili opipljivom.

Nova svrha prototipa jeste da nesuglasice i dileme učini vidljivim dok je njihovo rešavanje još uvek finansijski i vremenski povoljno. Zato menadžeri treba da:

• Podstiču rano kreiranje grubih i brzih prototipa umesto kasnog plasiranja upeglanih verzija;

• Vrednuju prototipove prema pitanjima koja otvaraju, a ne prema tome koliko deluju dovršeno;

• Očekuju da prvi prototip bude pogrešan, jer je to upravo njegova primarna svrha;

• Osiguraju da se timovi ne vežu za svoju prvu verziju, već da je koriste isključivo kao temelj za dalji dijalog.

3. Organizujte timove prema perspektivama, a ne veštinama

Prototipi postaju koristan alat za učenje samo kada su u prostoriji prisutne prave perspektive za tumačenje onoga što prototip otkriva. Ako AI omogućava svakome da gradi funkcionalna rešenja bez obzira na tehničko obrazovanje, gubi se potreba za strogim strukturiranjem timova isključivo prema formalnim profilima i veštinama.

Najuspešniji timovi nisu bili oni sa najviše tehničkog znanja, već oni koji su okupili različite poglede na problem: nekoga ko razume regulatorni okvir, nekoga ko je lično iskusio problem i nekoga ko ume da osmisli održiv poslovni model. Umesto optimizacije za tehničku pokrivenost, timove treba formirati prema širini perspektiva koje donose.

Kada svi imaju pristup sličnim AI alatima, prednost vašeg tima ne leži u tehničkim kapacitetima, već u dubini razumevanja problema. A ta dubina proizilazi iz okupljanja ljudi koji stvarnost posmatraju iz različitih uglova. Pitanje više nije hoće li AI zameniti timove, već kako će se timovi prilagoditi da obavljaju posao koji mašine ne mogu: suštinski ljudski zadatak odlučivanja o tome koje probleme vredi rešavati i za koga.

AI počinje da preoblikuje odluke o radnoj snazi, ali se mnoge kompanije kreću brže nego što to dokazi opravdavaju. Rana otpuštanja vođena veštačkom inteligencijom često nisu donela očekivani povraćaj, otkrila su nedostatke u organizacionom znanju i stvorila nove zahteve za ljudskim nadzorom — navodeći neke poslodavce da promene kurs. Efikasniji pristup ne počinje sa ciljanim brojem zaposlenih, već sa samim radom: razlaganjem uloga na zadatke, identifikovanjem mesta gde AI može istinski da poboljša performanse i redizajniranjem procesa oko prave kombinacije ljudskih i tehnoloških sposobnosti. To takođe podrazumeva usklađivanje usvajanja veštačke inteligencije sa poslovnom strategijom, jačanje razumevanja tehnologije među liderima, očuvanje oblasti koje zavise od ljudskog rasuđivanja i odgovornosti, kao i postepeno uvođenje promena u radnoj snazi kako bi se prilagodilo razvoju AI mogućnosti.

Kako će tačno AI uticati na radnu snagu u kratkoročnom do srednjoročnom periodu i dalje je nejasno. Mnoge najave otpuštanja bolje se mogu razumeti kao „AI-washing“ (lažno pripisivanje veštačkoj inteligenciji): obične inicijative za restrukturiranje upakovane u AI rečnik kako bi se investitori uverili da lideri drže pod kontrolom predstojeće tehnološke promene. Goldman Sachs procenjuje da je AI smanjio mesečni rast broja zaposlenih u SAD za samo oko 16.000 radnih mesta tokom protekle godine, dodajući približno 0,1 procentni poen stopi nezaposlenosti — teret koji uključuje i usporavanje zapošljavanja, kao i direktno ukidanje radnih mesta. Ovi brojevi se lako mogu povećati, ali za sada smo znatno ranije u tom procesu nego što preovlađujući narativ sugeriše.

Međutim, činjenica da smo u ranoj fazi i da je obim otpuštanja manji nego što to medijski ciklus implicira, ne znači da su sva ova otpuštanja mudra. Mnoge kompanije već prave stvarne promene u radnoj snazi kao odgovor na AI — i često donose pogrešne odluke. Međunarodno istraživanje sprovedeno na 1.000 poslovnih lidera, objavljeno u aprilu 2025. godine, pokazalo je da je 55% kompanija koje su otpustile radnike zbog implementacije AI priznalo da je donelo pogrešne odluke u vezi sa kadrovima. U novijoj anketi sprovedenoj među 600 HR lidera koji su sproveli otpuštanja vođena veštačkom inteligencijom u periodu od 12 meseci do februara 2026. godine, samo 8,4% je izjavilo da je restrukturiranje dalo obećane rezultate i da bi ponovo postupili na isti način. Skupi preokreti se već dešavaju. Gartner predviđa da će polovina kompanija koje su smanjile broj zaposlenih u korisničkoj podršci zbog veštačke inteligencije ponovo zaposliti radnike. Forrester u međuvremenu očekuje da će polovina svih otpuštanja pripisanih veštačkoj inteligenciji biti poništena, iako bi zamenske pozicije mogle biti preseljene u inostranstvo ili ponuđene sa nižim platama.

Ovi podaci nisu izolovani slučajevi. Podržani su i drugim izveštajima koji ukazuju na isti pravac: kompanije često ne uspevaju da pravilno optimizuju broj zaposlenih uz pomoć veštačke inteligencije.

Problem nije samo u tome što se kompanije kreću prebrzo ili režu preduboko. Problem je u tome što mnoge pristupaju restrukturiranju podstaknutom veštačkom inteligencijom sa pogrešne polazne tačke: od broja zaposlenih, a ne od samog rada. Održiviji pristup počinje razumevanjem načina na koji AI menja pojedinačne zadatke i poslovne procese, a zatim redizajniranjem organizacije oko sposobnosti — ljudskih i tehnoloških — potrebnih za njihovo izvršavanje. Kao što ćemo tvrditi, to zahteva od kompanija da preispitaju kako definišu rad, povežu odluke o veštačkoj inteligenciji sa poslovnom strategijom, izgrade realno razumevanje onoga što tehnologija može i ne može da uradi, i očuvaju dovoljno fleksibilnosti da promene smer kako se razvijaju i tehnologija i dokazi.

Gde kompanije greše

Većina kompanija koje su već pokušale da sprovedu promene u radnoj snazi vođene veštačkom inteligencijom pravi jednu ili više grešaka iz prepoznatljivog skupa propusta.

Preuranjena otpuštanja. Mnoge kompanije restrukturiraju svoju radnu snagu na osnovu predviđanja i tržišnih narativa o budućim mogućnostima veštačke inteligencije, a ne na osnovu dokaza iz sopstvenih aktivnih implementacija. Nedavna anketa sprovedena među više od 1.000 globalnih direktora pokazala je da je samo 2% organizacija napravilo velika smanjenja broja zaposlenih na osnovu stvarne implementacije AI, dok je 60% otpustilo ljude ili smanjilo zapošljavanje uz izričitu vezu sa AI. Odluka kompanije Block da eliminiše skoro polovinu svoje radne snage u februaru 2026. godine najistaknutiji je primer: generalni direktor Džek Dorsi (Jack Dorsey) pripisao je rezove veštačkoj inteligenciji, ali ih je formulisao kao opkladu na to gde tehnologija ide, a ne na ono što bi tehnologija trenutno mogla da uradi za kompaniju. (Takođe je rekao da su neki od viškova bili rezultat prekomernog zapošljavanja usled pandemije.)

Otpuštanje bez razumevanja mogućnosti AI. Čak i kada kompanije pređu sa anticipacije na odluke ukorenjene u trenutnim implementacijama veštačke inteligencije, otpuštanja se često sprovode bez adekvatnog razumevanja mogućnosti i ograničenja AI u datom kontekstu. Čak 54% HR lidera izjavilo je da bi donelo bolje odluke uz informisanije razumevanje onoga što AI može da uradi. Skoro četvrtina je priznala da su odluke o otpuštanju donete bez prethodnog testiranja poslovnog slučaja. A 55% je reklo da se njihova otpuštanja nisu isplatila jer je AI zahtevao više ljudskog nadzora nego što se očekivalo.

Trovanje interne kulture. Istraživanje sprovedeno na 5.400 zaposlenih u SAD pokazalo je da angažovanost pada na 44% u organizacijama u kojima je došlo do otpuštanja (iz bilo kog razloga), u poređenju sa 51% ukupno, i da 58% zaposlenih koji nisu pogođeni otpuštanjima postaje sklonije traženju drugog posla. Predstavljanje rezova kao odgovora na pojavu veštačke inteligencije može narušiti psihološku sigurnost preostalih zaposlenih, vodeći ih ka pasivnosti na poslu i izbegavanju eksperimentisanja sa produktivnošću koju pruža AI. „AI-washing“ rizikuje da izazove istu kulturnu štetu bez pružanja bilo kakve stvarne transformacije.

Nedavna Gartnerova anketa pokazala je da je 80% kompanija smanjilo svoju radnu snagu prilikom implementacije novih „autonomnih poslovnih sposobnosti“, ali da nije bilo korelacije između manjeg broja zaposlenih i povrata investicija. Sve dok organizacije ne budu merile uspeh kvalitetom odluka, organizacionom sposobnošću i učenjem, umesto uštedama na troškovima i broju zaposlenih, nastaviće da prave iste greške.

Vodič za optimizaciju broja zaposlenih

Nijedna organizacija još uvek nije u potpunosti savladala optimizaciju radne snage u eri veštačke inteligencije, a kompanije koje najozbiljnije eksperimentišu sa novim modelima radne snage i same posluju pod znatnom neizvesnošću. Ali njihovi pristupi, posmatrani zajedno, ukazuju na disciplinovaniji način donošenja ovih odluka — onaj koji zamenjuje ciljeve o smanjenju broja zaposlenih nametnute od vrha detaljnijim ispitivanjem načina na koji se posao obavlja, mesta gde AI može istinski da stvori vrednost i gde ljudske sposobnosti ostaju suštinske. Sledeći principi nude okvir za postizanje tog cilja.

Redefinišite jedinicu rada.

Kada organizacije započnu proces optimizacije broja zaposlenih, obično postavljaju ciljeve za broj radnih mesta koja treba ukinuti, sa ciljem da zamene osnovnu funkciju ljudske uloge alternativom zasnovanom na veštačkoj inteligenciji. Ali većina poslova „belih okovratnika“ uključuje višestruke zadatke. Radnici na svim nivoima obično komuniciraju, sarađuju i donose one vrste procena koje je teško svesti na algoritamske funkcije.

Ukidanje uloga umesto zadataka često će značiti da će AI zamena moći da obavlja samo najvidljivije delove posla. Organizacija će se naći u situaciji da mora ponovo da zaposli ljude, bilo kako bi popunila novonastale uloge koje pokrivaju novootkrivene praznine, ili da popuni staru ulogu kada vidljivi deo posla ne može da funkcioniše bez onih nevidljivih delova.

Razmere ovog neuspeha vide se u podacima iz ankete: jedan od tri HR lidera prijavio je gubitak kritičnih veština i stručnosti zajedno sa otpuštenim zaposlenima. Nemogućnost predviđanja ovog gubitka govori nam nešto važno: organizacije koje nisu znale koje veštine gube nikada nisu u potpunosti razumele šta su ukinute uloge zapravo radile. Zbog toga je od suštinskog značaja razložiti uloge na njihove sastavne zadatke i razumeti koje aktivnosti u celokupnom poslovnom procesu mogu biti zamenjene veštačkom inteligencijom, a koje ne. Tek tada je moguće odrediti kako nova radna snaga treba da izgleda. Plan smanjenja broja zaposlenih se tek tada može osmisliti tako da se osigura da radni tokovi ne budu poremećeni.

Pristup kompanije Citigroup, koji cilja specifične procese radi poboljšanja, primer je ovoga u praksi. Banka je počela sa početnom listom od 50 procesa označenih za veću automatizaciju. Umesto da pođe od ciljanog smanjenja broja zaposlenih, Citi je identifikovao gde tehnologija i redizajn procesa mogu promeniti rad, i na osnovu toga donosio kadrovske odluke. Analiza je bila na prvom mestu; restrukturiranje je usledilo.

Razvijte poslovnu strategiju, a ne AI strategiju.

Pitanje „Šta AI može da uradi da smanji naš broj zaposlenih?“ polazi sa pogrešnog mesta, tretirajući veštačku inteligenciju kao izolovani alat za smanjenje troškova koji je odsečen od šire strategije poslovanja. Umesto toga, preduzeća bi trebalo da tretiraju AI kao integralni deo opšteg skupa sposobnosti koje su im na raspolaganju za ostvarivanje svojih ciljeva, a zatim da odrede optimalnu kombinaciju veštačke inteligencije i ljudskih resursa potrebnih za njihovo postizanje. Ponekad će odgovor nalagati direktno smanjenje broja zaposlenih i troškova. Ali u drugim slučajevima, resursi oslobođeni pomoću veštačke inteligencije najbolje se mogu iskoristiti zapošljavanjem većeg broja ljudi u oblastima u kojima ljudsko angažovanje stvara vrednost koju AI ne može, ili preusmeravanjem napora postojećeg osoblja na druge zadatke.

Preraspoređivanje osoblja nije besplatno; obično zahteva značajna ulaganja u prekvalifikaciju, zadržavanje institucionalnog znanja i podršku kulturi i moralu kompanije. Međutim, Fortune izveštava da je Walmart stavio ulog na to da će preraspoređivanje biti bolja investicija nego zapošljavanje zamena ili potpuno prepuštanje posla veštačkoj inteligenciji: kompanija je uložila skoro milijardu dolara u AI obuku za svojih 1,6 miliona zaposlenih u SAD, a izvršni direktor Džon Farner (John Furner) očekuje da će kompanija „imati približno isti broj ljudi koji imamo danas“ za tri do pet godina.

Strategija banke JPMorgan Chase pruža primer ovakvog pristupa. Umesto da počne sa ciljem korišćenja veštačke inteligencije za smanjenje broja zaposlenih, banka je počela sagledavanjem kako najefikasnije prerasporediti kadrovske resurse koji su oslobođeni efikasnošću stvorenom implementacijom veštačke inteligencije. To je dovelo do smanjenja u nekim oblastima radne snage i povećanja u drugim. Na primer, prema izveštaju CNBC-ja, dok su uloge u operacijama smanjene za 4%, a uloge podrške za 2%, timovi usmereni ka klijentima i oni koji generišu prihode prošireni su za 4%. Ukupan broj zaposlenih u kompaniji ostao je stabilan na nešto više od 300.000. Održavanje stabilnog broja zaposlenih ne bi trebalo da bude poslovni cilj sam po sebi. Umesto toga, ukupan broj osoblja treba da odgovara potrebama koherentne poslovne strategije koja angažuje ljude i AI za stvaranje vrednosti tamo gde je to prikladno. U slučaju JPMorgan Chase-a, generalni direktor Džejmi Dajmon (Jamie Dimon) očekuje da će ukupan broj zaposlenih opasti u narednih pet godina.

Razumite šta AI može da uradi.

Lideri moraju bez odlaganja da steknu znanje o veštačkoj inteligenciji. To znači razumevanje tehničkih mogućnosti ove tehnologije u dovoljnoj dubini kako bi donosili informisane odluke o potencijalnim implementacijama u jedinstvenom kontekstu sopstvene organizacije.

Istraživanje iz 2023. godine, sprovedeno na hiljadama članova upravnih odbora, pokazalo je da je samo 8% izjavilo da poseduje značajan nivo konceptualnog znanja u pogledu bilo koje dimenzije AI tehnologije. Noviji dokazi sugerišu da kompetentnost na najvišim nivoima raste, ali veoma sporo. Gartnerova anketa iz 2025. godine sprovedena među 456 generalnih direktora pokazuje da izvršni direktori nisu uvereni u AI kompetencije svojih viših rukovodećih timova, pri čemu samo 44% smatra čak i sopstvene direktore informacionih tehnologija (CIO) upućenim u AI. Na nivou upravnih odbora, broj članova koji iskazuju ekspertizu u oblasti veštačke inteligencije porastao je sa tek 1,5% na svega 2,7%.

Kada lideri ne razumeju šta AI može da uradi, oni ili delegiraju odluke o radnoj snazi tehničkim timovima kojima nedostaje poslovni kontekst da bi ih doneli kvalitetno, ili sami donose te odluke na osnovu pogrešnih pretpostavki.

Neke organizacije preduzimaju konkretne korake da premoste ovaj jaz. Pre razvoja svoje strategije generativne veštačke inteligencije, Schneider Electric je održao 56 radionica tokom četiri nedelje, okupivši stručnjake za AI zajedno sa rukovodiocima iz 15 funkcija, utemeljujući AI pismenost u specifičnim poslovnim kontekstima umesto u apstraktnim obukama. Druge ulažu u tradicionalnije programe obuke za pismenost u domenu veštačke inteligencije: UBS je, na primer, poslao više lidere u Saïd Business School na Univerzitetu u Oksfordu na program „AI Senior Leadership Journey“, dok je IKEA postavila početni cilj obuke za AI pismenost za 500 lidera, cilj koji je u međuvremenu proširen. Pristupi poput ovih preduslov su za onu vrstu analize na nivou zadataka koju zahteva odgovorna optimizacija radne snage.

Razumite šta AI ne može da uradi.

Iako je tačno da su neki nedostaci veštačke inteligencije samo ograničenja trenutnih modela, vrlo je verovatno da će određene granice opstati. Neke funkcije su inherentno ljudske jer zahtevaju moralno delovanje i odgovornost. Izbor vrednosti, vršenje etičke procene, kontekstualizacija odluka unutar međuljudskih odnosa i institucionalne istorije, kao i prepoznavanje trenutka kada treba poništiti preporuku, nisu zadaci koji se mogu poveriti algoritmima, ma koliko oni bili sofisticirani. Razumevanje gde leže ove granice pre eliminisanja ljudskih uloga od suštinskog je značaja kako bi se izbegle odluke koje će kasnije morati da se ponište.

U većini organizacija, funkcije odgovornosti vrše menadžeri srednjeg nivoa. Ovi pojedinci povezuju strategiju i izvršenje, preuzimaju odgovornost za odluke o implementaciji i služe kao savest organizacije, nadgledajući jaz između onoga što rukovodstvo namerava i onoga što se dešava na terenu. Kao što smo tvrdili na drugom mestu, automatizacija ovog sloja uništava kritičnu etičku infrastrukturu koju organizacije sebi ne mogu priuštiti da izgube. Ipak, istraživanje kompanije Korn Ferry iz 2025. godine pokazalo je da je 41% kompanija već smanjilo menadžerske slojeve (delimično zbog veštačke inteligencije).

Važnost srednjeg menadžmenta i drugih ljudskih zadataka ilustruju gore navedeni nalazi istraživanja da mnoge kompanije potcenjuju potrebu za ljudskim nadzorom. One otkrivaju da je sposobnost nadzora koja im je bila potrebna bila upravo ona sposobnost rasuđivanja i prevođenja koju su uklanjale.

Dizajniranje rada za reverzibilnost

Kada se uloge ukinu i iskusni zaposleni odu, oni sa sobom odnose institucionalno znanje, radne odnose i kontekstualno razumevanje koje nije lako zameniti. Ponovno zapošljavanje nije samo suprotnost otpuštanju — ono je sporije, skuplje, a zamena retko donosi istu dubinu organizacionog razumevanja. S obzirom na brzinu kojom se mogućnosti veštačke inteligencije razvijaju i neizvesnost u pogledu toga koji će oblici restrukturiranja funkcionisati, a koji ne, organizacijama su potrebne strukture radne snage koje mogu da se prilagode kako se slika menja. To znači korišćenje prirodnog odliva i internog preraspoređivanja pre pribegavanja otpuštanjima, fazno uvođenje rezova umesto sprovođenja u jednom talasu, kao i tretiranje reverzibilnosti kao kriterijuma dizajna, a ne kao naknadne pameti.

Pristup kompanije Citigroup ilustruje kako fazno, reverzibilno restrukturiranje izgleda u praksi. Banka je započela svoju transformaciju 2022. godine, i ona još uvek traje u 2026. godini. Iako je glavni fokus transformacije uvek bio na većoj količini zajedničkih globalnih podataka i agresivnom usvajanju tehnologije (uključujući mašinsko učenje i blokčejn), Citi je mudro uvrstio generativnu veštačku inteligenciju u svoje planove 2023. godine. Njeni ciljevi u pogledu broja zaposlenih su ambiciozni — početkom 2024. najavila je planove da smanji do jedne petine svoje radne snage tokom tri godine, uz smanjenje troškova za 2,5 milijardi dolara — ali ona rezove sprovodi relativno sporo. Do sada je smanjila oko 15.000 zaposlenih sa početne osnove od 240.000.

Citi takođe smanjuje svoje oslanjanje na spoljne saradnike. Otprilike polovina tehničke radne snage kompanije, koja broji 50.000 ljudi, bili su spoljni saradnici kada je inicijativa započela, a njen cilj tokom transformacije je da taj udeo smanji na 20%. Citi se trudi da popuni otvorene pozicije postojećim zaposlenima kad god je to moguće, pri čemu oko 50% otvorenih radnih mesta popunjava postojeće osoblje.

. . .

Organizacije koje će uspešno proći kroz tranziciju ka veštačkoj inteligenciji tretiraće optimizaciju veličine organizacije kao vežbu dizajniranja sposobnosti, a ne kao napor za smanjenje troškova — razlažući rad pre nego što otpuste ljude, ugrađujući AI u širu poslovnu strategiju i ulažući u razumevanje kako snage tehnologije, tako i njenih granica. Ako je merilo uspeha smanjenje broja zaposlenih, rezultat će biti organizacije koje su manje, ali ne i pametnije.

Ambiciozni preduzetnici se sve više okreću veštačkoj inteligenciji (AI) kako bi podstakli rast, inovacije i efikasnost. Koristili su AI da bi se takmičili sa velikim igračima, pokazujući da mali timovi mogu postići izvanredan uticaj. Preduzetnici koji nameravaju da zaposle više od 20 ljudi znatno češće smatraju AI ključnom za svoje poslovne modele. Uprkos entuzijazmu, izazovi kao što su troškovi, implementacija i privatnost podataka i dalje postoje. Ali postavljanje strateškog tempa, jačanje saradnje između ljudi i AI, i podsticanje eksperimentisanja koje vode zaposleni može pomoći.

Kada je tim u kompaniji Anysphere 2022. godine pokrenuo Cursor – AI asistenta za kodiranje – oni nisu bili dobro finansirani gigant. Bili su mala grupa programera koja je gradila pametniji način za pisanje koda. U roku od nekoliko meseci, takmičili su se sa alatima kompanija OpenAI i GitHub, dokazujući da čak i najmanji timovi mogu da postignu mnogo više nego što se od njih očekuje kada ih pokreće AI. Ova vrsta skalabilnog, inteligentnog dizajna više nije isključivi domen velikih firmi ili tehnoloških startapova. Iako su Anysphere i drugi slični njima još uvek na početku svog puta, oni pokazuju kako ambiciozni preduzetnici mogu da iskoriste AI za ubrzavanje donošenja odluka, otključavanje novih tržišta i optimizaciju poslovanja. Naše najnovije istraživanje Global Entrepreneurship Monitor (koje je obuhvatilo više od 2.300 američkih preduzetnika) pokazuje da preduzetnici sa ambicijama za rast – ambiciozni preduzetnici – mnogo češće smatraju AI ključnom za svoje poslovne modele i budući uspeh. Kako bismo vodili ove poduhvate, u nastavku predstavljamo praktičan okvir za rast uz pomoć AI.

Važnost ambicioznih preduzetnika

Mala preduzeća čine 99% svih firmi u SAD i skoro polovinu zaposlenih u privatnom sektoru, prema podacima američkog Biroa za statistiku rada (U.S. Bureau of Labor Statistics). Takođe, konstantno nadmašuju veće firme u otvaranju novih radnih mesta (U.S. Census Bureau). Ali mnogo manji podskup – ambiciozni preduzetnici – pokreće najtransformativnije promene. Podaci Global Entrepreneurship Monitora pokazuju da samo 18% američkih preduzetnika očekuje da će zaposliti 20 ili više ljudi u narednih pet godina. Ovi preduzetnici se ističu: imaju preko četiri puta veću verovatnoću da će uvesti nove proizvode ili usluge u poređenju sa onima koji ne predviđaju zapošljavanje, što ih pozicionira kao katalizatore i za otvaranje radnih mesta i za inovacije. Ovi ambiciozni preduzetnici ne teže samo rastu – oni teže da remete, skaliraju i vode. Oni vide AI kao ključnu za postizanje tih ciljeva. I postižući ih, oni nesrazmerno doprinose ekonomskoj obnovi.

Usvajanje AI u preduzetništvu

Lideri velikih firmi se uveliko slažu da AI transformiše industrije, remeti radne tokove i redefiniše poslovne modele sa neviđenom brzinom. U globalnoj anketi kompanije Deloitte, 78% rukovodilaca je izjavilo da planira da poveća svoja ulaganja u AI tokom naredne godine. Ali ovo nije samo priča o disruptivnim promenama na nivou preduzeća. Generativni AI alati demokratizuju sposobnosti koje su nekada bile rezervisane za velike timove i velike budžete.

Ipak, uprkos širenju dostupnih AI aplikacija, postoji relativno malo istraživanja o percepcijama usvajanja AI među malim i srednjim preduzećima. Jedna od retkih dostupnih anketa pokazala je da samo 21% malih preduzeća koristi AI ili planira da ga koristi u naredne dve godine. Međutim, naši GEM podaci otkrivaju jasniju sliku: ambiciozni preduzetnici – oni koji predviđaju zapošljavanje najmanje 20 novih radnika u narednih pet godina – stavljaju mnogo veći naglasak na AI. Preciznije, 87% njih predviđa da će AI biti ključna za njihov poslovni model i strategiju u naredne tri godine. Preko 90% očekuje pozitivne uticaje na prihod i rast, pri čemu većina navodi prednosti kao što su razvoj inovativnih proizvoda i usluga, poboljšana produktivnost i efikasnost, unapređena personalizacija za kupce i bolje upravljanje rizikom i usklađenošću.

Ovo nije samo teorija. Preduzetnici mogu izgledati bolje pozicionirani od velikih firmi za integraciju AI. Novi poduhvati mogu da grade procese vođene veštačkom inteligencijom od prvog dana, a etabliranija mala preduzeća često posluju sa manje od pet zaposlenih – dovoljno agilni da izbegnu birokratiju. Ali mala veličina takođe može biti ograničenje. Ograničeni finansijski i ljudski resursi, posebno za netehnološke firme koje ređe dobijaju rizični kapital, znače da je rast – a ne usvajanje tehnologije – često prioritet. U nedostatku značajnih internih tehničkih timova, mnogi osnivači se suočavaju sa stvarnim izazovima u usvajanju i upravljanju naprednom tehnologijom.

Čak i među ambicioznim preduzetnicima, entuzijazam za AI ne nadjačava zabrinutost. Glavne brige uključuju troškove i prepreke u implementaciji (84%), kao i otpor zaposlenih (72%) i/ili kupaca (81%). Osamdeset osam posto je navelo privatnost podataka kao ključnu brigu. Iako GEM podaci pokazuju da ambiciozni preduzetnici češće posluju u tehnološki intenzivnim sektorima – ili agresivno koriste tehnologiju u svom poslovanju – oni i dalje predstavljaju tek nešto više od 10% ambicioznih preduzetnika koje smo anketirali. To sugeriše da većina možda nema tehnološke veštine ili orijentaciju koja bi omogućila takva ulaganja. AI već dugo pomaže u unapređenju ljudskog rada.

Robotska automatizacija procesa obavlja ponavljajuće pozadinske zadatke, dok analitička AI podržava brže i tačnije donošenje odluka o predviđanju, određivanju cena i ciljanju kupaca. Generativna AI sada omogućava preduzetnicima da testiraju marketinške strategije ili poslovne modele za nekoliko dana umesto nedelja – i da kreiraju sadržaj, od prezentacija za investitore do koda, uz minimalan unos.

AI takođe transformiše industrije koje se tradicionalno ne smatraju tehnološki naprednim. Stuccco, kompanija za virtuelno uređenje nekretnina, sve više dodaje AI mogućnosti svojim renderima uređenih prostora. ImagineInteriors.ai, na primer, je proizvod obučen na dizajnima koje su stvorili ljudi, a koji će profesionalcima u nekretninama pružiti vizualizaciju proizvoda i virtuelno uređenje. Druga ponuda omogućava potrošačima da sami kreiraju uređenja sa proizvodima koji se mogu kupiti. Ono što je nekada zahtevalo nameštaj i nedelje priprema, sada će biti urađeno za nekoliko sati uz fotorealistične AI rendere – omogućavajući malim firmama da se takmiče sa luksuznim agencijama. Ovi alati ne zamenjuju ljudsko rasuđivanje – oni ga proširuju.

Nedavno je uspon agentivne AI – alata koji mogu samostalno obavljati digitalne zadatke – proširio ove mogućnosti. Preduzetnici sada mogu automatizovati izradu veb-sajtova, obradu transakcija, korisničku podršku i istraživanje tržišta. Iako je ljudski nadzor i dalje ključan, ovi agenti značajno povećavaju kapacitet. Ukratko, AI pomaže preduzetnicima da rastu pametnije, a ne samo veće.

Okvir za preduzetnike

Da bismo vodili preduzetnike – posebno one sa visokim ambicijama za rast – razvili smo praktičan, prilagodljiv okvir za usvajanje AI. Koristan je i za one koji podržavaju preduzetničke poduhvate, uključujući investitore, savetnike i partnere u ekosistemu. Ovaj okvir se mora primeniti uz razumevanje resursa, konteksta i težnji svakog poduhvata. Poduhvat sa dubokim tehničkim sposobnostima imaće drugačiji pristup od startapa sa ograničenim finansijskim ili tehničkim resursima. U svim slučajevima, međutim, važi jedan princip: usvajanje AI ne može biti isključivo odozgo-nadole.

Odredite pravac i tempo usvajanja AI.

Prvo pitanje koje preduzetnici moraju postaviti nije samo da li da usvoje AI – već kako i koliko brzo. Dok neke firme pokušavaju sa potpunom implementacijom, većina ima koristi od postepenog usvajanja zasnovanog na učenju iz eksperimentisanja. Kao što preduzetnici često razvijaju minimalno održive proizvode, tako mogu razviti i minimalno održive slučajeve upotrebe AI. Automatizacija ponavljajućih zadataka, bilo pomoću RPA ili sve više AI agenata, retko zahteva velike promene u procesima. Ove rane primene grade zamah i unutrašnju podršku.

Neka preduzeća daju prioritet prilikama visoke vrednosti koje donose prihod, kao što je korišćenje AI za efikasnije lansiranje novih proizvoda ili proširenje dosega do kupaca. Druga počinju sa laganim alatima za uštedu troškova koji su ugrađeni u postojeće sisteme.
I, preduzetnici ne moraju odmah da grade internu stručnost za AI. Mnogi počinju radeći sa kompanijama koje ugrađuju AI u alate dizajnirane za njihovu industriju. Netic, na primer, je dobavljač rešenja za HVAC, vodovodne i električarske poslove. Nudi AI za automatizaciju i predviđanje angažovanja kupaca, zakazivanja i marketinga. Optimizacijom ovih operativnih zadataka, Netic pomaže sebi i svojim klijentima, malim uslužnim firmama, da poboljšaju efikasnost bez dodavanja novih zaposlenih ili tehničke infrastrukture.
Alati poput ovih daju preduzetnicima niskorizičan način da potvrde potencijal AI. Preduzetnicima koji žongliraju sa više uloga, oni oslobađaju vreme da se fokusiraju na rast. Iako oslanjanje na spoljne dobavljače AI možda neće doneti trenutnu konkurentsku prednost, ono gradi organizaciono samopouzdanje i utire put za strateškije, interno eksperimentisanje u budućnosti.

Ojačajte komplementaran odnos sa AI.

Iako AI optimizuje radne tokove i automatizuje zadatke, ona nije potpuna zamena za ljudske veštine. Odlična je u obradi podataka, prepoznavanju obrazaca i izvršavanju ponavljajućih ili zadataka zasnovanih na pravilima. Ljudi donose kritičko razmišljanje, empatiju, rasuđivanje i prilagodljivost – veštine koje mašine ne mogu da repliciraju. Prilika leži u dizajniranju radnih tokova gde ljudi i mašine koriste svoje prednosti.

Razmotrite kako čak i uslužno orijentisana preduzeća unapređuju personalizaciju pomoću AI. Style DNA, na primer, počeo je kao usluga ličnog stilizovanja usmerena na pomaganje korisnicima da maksimalno iskoriste svoju postojeću garderobu. Da bi proširila svoj uticaj i poboljšala personalizaciju, kompanija je kasnije integrisala AI u svoju platformu – koristeći prepoznavanje slika i učenje o preferencijama kako bi predložila odabrane odevne kombinacije na osnovu fotografija koje korisnici postave i njihovih profila stila. Dok aplikacija generiše modne preporuke zasnovane na podacima, korisnici ostaju u kontroli, birajući konačni izgled koji odražava njihov ukus. Ovaj hibridni model spaja ljudsku kreativnost sa mašinskom inteligencijom i takođe podržava održivu modu podstičući ponovnu upotrebu umesto nove potrošnje.

U preduzetničkim poduhvatima gde zaposleni obavljaju mnogo različitih poslova, AI može preusmeriti članove tima sa ponavljajućih zadataka na kreativnije uloge okrenute klijentima. Ova tranzicija produbljuje angažovanje, poboljšava zadržavanje zaposlenih i povećava vrednost ponude kompanije. Preduzetnici bi trebalo da predstave usvajanje AI ne kao pretnju, već kao način za jačanje ljudskog potencijala.

Implementirajte kao inicijativu koju vode zaposleni, inspirisanu kolegama.

Za razliku od velikih firmi, većina preduzetničkih poduhvata ne može da zaposli posvećene AI timove. Ali i dalje mogu biti vodeći u usvajanju osnaživanjem „građana programera“ ili „vibe kodera“ – radoznalih, tehnološki pismenih zaposlenih koji su voljni da eksperimentišu, čak i bez formalne obuke za AI. Ovi članovi tima razumeju radne tokove i kulturu kompanije, što ih čini idealnim ranim usvajačima.

Gotovo svaki jezički model sada može da generiše kod. Postoje i specijalizovani alati koji mogu da koriste AI za kreiranje veb-stranica, prezentacija, poslovnih planova, istraživanja tržišta, dizajna proizvoda, logotipa i skoro svake druge digitalne komponente koja je potrebna malim preduzećima. Ovi alati su obično jeftini ili čak besplatni. U preduzetničkom okruženju, ovakva dostupnost je multiplikator snage.

Ovo usvajanje odozdo-nagore gradi poverenje, a GEM podaci pokazuju da su preduzetnici zabrinuti da se njihovi zaposleni plaše AI. Ali veća je verovatnoća da će oni prihvatiti tehnologiju kada je uvedu kolege, a ne kada je nametnuta sa vrha. Vremenom, ovi rani usvajači postaju interni šampioni koji modeliraju najbolje prakse i grade organizacionu AI pismenost. Preduzetnici bi trebalo da ojačaju ovaj zamah ciljanim razvojem, priznavanjem i jasnim podsticajima. Ako se uradi kako treba, usvajanje AI vođeno zaposlenima ne samo da povećava produktivnost, već i oblikuje agilniju i inovativniju kulturu.

. . .

Veštačka inteligencija više nije isključivi domen tehnoloških giganata. Sa alatima koji su dostupniji i troškovima implementacije nižim nego ikad, preduzetnici orijentisani na rast su u dobroj poziciji da predvode. Kada se primeni promišljeno, AI pomaže malim preduzećima da se brže razvijaju, posluju pametnije i usmere ljudski kapital na kreativnost, angažovanje kupaca i inovacije. Ali otključavanje ovih prednosti zahteva više od eksperimentisanja – zahteva promenu načina razmišljanja.

Najuspešniji preduzetnici će tretirati AI ne samo kao alat, već kao stratešku sposobnost ugrađenu u celo poslovanje. Sledeći talas poslovne transformacije neće doći samo iz upravnih odbora kompanija sa liste Fortune 500. Pokretaće ga odvažni preduzetnici koji kombinuju ambiciju sa pametnom primenom AI kako bi nadmašili, nadmudrili i nadjačali konkurenciju.

Inicijative za uvođenje generativne veštačke inteligencije često zastaju ne zbog upravnog odbora, dobavljača ili obuke, već zato što menadžeri srednjeg nivoa određuju kako se AI prevodi u svakodnevni rad. Postoji pet različitih profila koji utiču na to kako menadžeri percipiraju AI i sprovode nove inicijative sa svojim timovima: AI skeptici, tradicionalisti koji čekaju i posmatraju, oprezni implementatori, entuzijastični eksperimentatori i AI katalizatori. Svaki od njih različito reaguje na rizik, dokaze, podsticaje i podršku. Efikasni lideri moraju prilagoditi svoj pristup svakom profilu, kombinujući jasno upravljanje, odgovarajuće podsticaje i ciljanu podršku. Sledeća faza konkurentske prednosti u oblasti veštačke inteligencije neće pripadati kompanijama sa najglasnijim direktivama, već onim kompanijama koje znaju sa kojim menadžerima imaju posla i svakom od njih pružaju tačno ono što mu je potrebno da krene napred.

Najčešća tačka neuspeha u primeni generativne veštačke inteligencije nije sala za sastanke upravnog odbora, uži izbor dobavljača niti portal za obuku. To je sloj menadžera koji mora da pretvori ambiciju rukovodstva u svakodnevno ponašanje. Zbog toga usvajanje generativne AI stalno zastaje, čak i u organizacijama gde su viši lideri odobrili budžet, odabrali platformu i najavili direktivu. Menadžeri srednjeg nivoa odlučuju da li će AI postati radni proces, sporedni eksperiment, glavobolja u pogledu usklađenosti ili tiha žrtva organizacionog izbegavanja.

Menadžeri srednjeg nivoa rade više od pukog sprovođenja odluka rukovodstva. Oni tumače šta te odluke znače za zaposlene. Operativni timovi posmatraju svoje menadžere kako bi utvrdili da li AI predstavlja koristan alat, prolazni trend, mehanizam nadzora ili upozorenje o budućim otpuštanjima. Rukovodilac može obećati da će AI smanjiti monoton rad, ali zaposleni veruju tom obećanju tek kada njihovi menadžeri u skladu sa tim promene obim posla, prakse pregleda rada, očekivanja u pogledu učinka i prava odlučivanja. To čini usvajanje generativne veštačke inteligencije izazovom operativnog modela, a ne konvencionalnom implementacijom softvera. Menadžeri srednjeg nivoa nalaze se na mestu gde se strateška ambicija susreće sa strepnjom zaposlenih, dvosmislenim smernicama, postojećim radnim tokovima i odgovornošću za manjkave rezultate.

Viši lideri često pogrešno dijagnostikuju problem. Oni pretpostavljaju da usvajanje zavisi od tri poteza: artikulisanja strategije, odabira tehnologije i obuke radne snage. Ti koraci su neophodni, ali su retko dovoljni. AI transformacija se odvijala brže od većine operativnih modela. Mekinzijev izveštaj o stanju AI za 2025. godinu (McKinsey’s 2025 State of AI) pokazao je da je upotreba veštačke inteligencije široko rasprostranjena, ali mnoge organizacije je još uvek nisu ugradile dovoljno duboko u radne tokove i procese da bi ostvarile materijalnu vrednost za preduzeće. Štaviše, Majkrosoftov i Linkedinov Indeks trendova rada za 2024. godinu (Microsoft and LinkedIn’s 2024 Work Trend Index) utvrdio je da su zaposleni već koristili AI na poslu, dok su mnogi lideri i dalje bili bez jasnog puta od individualne produktivnosti do poslovne vrednosti, što odražava jaz između entuzijazma i egzekucije. Mehanizam koji nedostaje jeste menadžersko prevođenje: ko odlučuje koji se radni tokovi menjaju, kako se proverava kvalitet, šta je zaposlenima dozvoljeno da isprobaju i šta se dešava kada rad potpomognut veštačkom inteligencijom krene po zlu.

Razmotrite šta se dešava nakon što izvršni tim objavi da svako odeljenje treba da počne da koristi generativnu veštačku inteligenciju. Jedan menadžer daje zaposlenima dozvolu za eksperimentisanje, uspostavlja standarde pregleda i identifikuje radni tok vredan redizajniranja. Drugi menadžer govori malo, čeka jasnija uputstva i nastavlja da ocenjuje zaposlene prema starom procesu. Za nekoliko meseci, prvi tim je razvio ponovljivu praksu, dok se drugi podelio na zaposlene koji izbegavaju AI i zaposlene koji je koriste potajno, bez ikakvog nadzora.

Ovo razilaženje stvara više od neujednačenog usvajanja. Ono stvara nedosledan kvalitet, skrivene rizike po podatke, duplirane eksperimente, frustrirane zaposlene i ulaganja u tehnologiju koja nikada ne donose značajne povrate. Kako generativna veštačka inteligencija prelazi iz opcionalnog eksperimentisanja u osnovne poslovne procese, organizacije imaju sve manje prostora da ove odluke prepuste menadžerskoj improvizaciji.

Pet načina razmišljanja menadžera koji oblikuju usvajanje

Moje istraživanje ukazuje na precizniju dijagnozu. Istražujući za svoju knjigu, Psihologija usvajanja AI na poslu (The Psychology of AI Adoption at Work), i oslanjajući se na više od 35 fokus grupa sa preko 250 menadžera srednjeg nivoa, uz 22 dubinska intervjua u organizacijama u sektorima kao što su osiguranje, proizvodnja, pravne usluge, maloprodaja, obrazovanje i tehnologija, otkrio sam da menadžeri srednjeg nivoa ne predstavljaju jedinstven blok koji pruža otpor promenama. Oni se grupišu u pet psihografskih profila. Svaki profil različito reaguje na pritisak, rizik, dokaze, podsticaje i upravljanje. Tretiranje svih njih na isti način može stvoriti nekoliko impresivnih pilot projekata, ali retko donosi dosledno usvajanje u svim odeljenjima.

AI skeptik

Prvi profil, AI skeptik, najlakše je karikirati i sa njim je najlakše pogrešno postupiti. Skeptici nisu samo tvrdoglavi. Oni često imaju legitimne zabrinutosti u pogledu odgovornosti, gubitka posla, privatnosti podataka, kvaliteta i ljudske cene automatizacije. Videli su kako su prošle „transformacije“ dolazile sa parolama, a za sobom ostavljale narušene procese. Kada sažetak usklađenosti koji je generisala AI sadrži grešku, oni očekuju da budu osobe koje će za to odgovarati. Kada rukovodioci govore o efikasnosti, oni čuju rizik od smanjenja broja zaposlenih.

U svakodnevnoj praksi, skeptični menadžeri mogu odlagati odobrenja alata, ograničiti AI na opcionalno individualno eksperimentisanje ili zahtevati od zaposlenih da opravdaju svaki pojedinačni slučaj upotrebe. Na primer, jednom sam vodio obuku o liderstvu gde je jedan skeptik više puta insistirao na tome da ne veruje AI alatima sa podacima svog tima, uprkos činjenici da je IT odeljenje kompanije proverilo i odobrilo Uslove korišćenja softverskog paketa, u kojima izričito stoji da se modeli ne obučavaju ni na kakvim podacima korisnika koji se pretplate na taj paket. U obrazovnim ustanovama i neprofitnim organizacijama, ovo neprijateljstvo se ispoljava kao oklevanje da se koristi AI zbog navodne prekomerne potrošnje električne energije i vode.

Timovi AI skeptika često reaguju na jedan od dva načina: u potpunosti izbegavaju AI, ili je koriste potajno, bez deljenja upita, rezultata ili grešaka. Prvi odgovor guši učenje, dok drugi stvara upotrebu AI u senci, bez zajedničkih standarda kvaliteta ili bezbednosti.

Pogrešna intervencija za skeptike jeste još više evangelizacije. Ovim pojedincima su potrebni dokazi uz jasnu odgovornost. Lideri bi trebalo da im daju uske pilot projekte niskog rizika sa definisanim metrikama, ljudskim pregledom i eksplicitnim pravilima o tome ko snosi odgovornost za greške napravljene uz pomoć AI. Pilot projekti veštačke inteligencije koji su zaista važni nisu upadljive demonstracije. To su pažljivo odabrani testovi radnog toka koji porede vreme ciklusa, kvalitet, dorade, iskustvo zaposlenih i rizične događaje u odnosu na trenutni proces. Skeptici moraju da vide da organizacija od njih ne traži da apsorbuju neupravljani rizik u zamenu za tuđu priču o produktivnosti.

Tradicionalista koji čeka i posmatra

Drugi profil stvara tiše usko grlo. Ovi menadžeri ne blokiraju AI; oni je odlažu. Traže još jedan dokaz, lekcije drugog odeljenja, još jedan dopis o smernicama, još jedno tromesečje posmatranja. Njihov otpor često zvuči razumno jer koristi jezik opreznosti. Ipak, pasivnost postaje strateško opterećenje kada svaki tim čeka da neki drugi tim krene prvi. Ovde upravljanje promenama u oblasti veštačke inteligencije mora da prevaziđe generičke obuke i stvori pritisak kolega putem verodostojnih internih primera.

Tradicionalisti koji čekaju i posmatraju najbolje reaguju na poređenje, a ne na prinudu. Spojite ih sa cenjenim menadžerima koji su vodili uspešne pilot projekte u srodnim funkcijama. Pokažite im kako je marketinški tim skratio vreme pisanja prvog nacrta zadržavajući ljudsku uredničku kontrolu, ili kako je finansijski tim koristio AI da sažme objašnjenja odstupanja bez automatizovanja konačne procene. Dajte im malu obavezu usvajanja vezanu za njihov sopstveni radni tok, a ne sveobuhvatan cilj na nivou celog preduzeća. Njihovo osnovno pitanje nije „Da li je AI dobra?“ već „Zašto bih sada trošio oskudnu menadžersku pažnju na ovo?“ Liderima je potreban odgovor utemeljen na ograničenjima njihovog odeljenja.

Oprezni implementator

Oprezni implementator je često najvredniji menadžer u sistemu. Ovi menadžeri su otvoreni za AI, ali disciplinovani u pogledu kontrola. Oni traže selekciju slučajeva upotrebe, protokole pregleda, puteve eskalacije i merljive ishode. Oni su ljudi koji će najverovatnije pretvoriti entuzijazam u skalabilnu praksu. Ipak, organizacije ih često frustriraju pružanjem neodređene dozvole umesto upotrebljive infrastrukture. Opreznom implementatoru nije potreban još jedan inspirativni zajednički sastanak. Potrebna im je biblioteka upita, odobrena pravila o korišćenju podataka, šabloni za pilot projekte, provere kvaliteta i forum za iznošenje nedostataka bez straha od kazne.

Kada lideri ostave te zahteve nedefinisanim, oprezni implementatori drže pilot projekte u uskim okvirima, odlažu širu primenu ili šalju svaki novi slučaj upotrebe kroz ponovljene krugove pregleda. Njihovi timovi mogu odgovorno koristiti AI, ali samo u izolovanim džepovima koji nikada ne postaju standardna praksa. Ono što rukovodiocima izgleda kao preterana opreznost može zapravo odražavati odsustvo operativnog sistema za odgovorno usvajanje.

Ovde strategija veštačke inteligencije postaje operativna. Istraživanje BCG-a iz 2026. godine pod nazivom AI na poslu (BCG’s 2026 AI at Work) tvrdi da je strateška jasnoća važnija od pristupa alatima jer se poslovi menjaju brže nego što kompanije redizajniraju poslovanje. Oprezni implementatori su most između te dve realnosti. Oni mogu uzeti cilj rukovodstva poput „koristite AI za poboljšanje odziva kupcima“ i prevesti ga u proveren proces: koji upiti kupaca se kvalifikuju, koji izvori podataka su dozvoljeni, šta AI sastavlja, šta ljudi proveravaju i šta se prati nakon lansiranja.

Lideri bi trebalo da daju opreznim implementatorima ovlašćenje da osmisle proces pregleda za ograničeni slučaj upotrebe, zajedno sa blagovremenim pristupom pravnoj ekspertizi, ekspertizi za informacionu bezbednost, ljudske resurse ili usklađenost. Zatim bi trebalo da zatraže od ovih menadžera da dokumentuju radni tok, provere kvaliteta, nedostatke i rezultate u formatu koji drugi timovi mogu ponovo iskoristiti. Ovo pretvara njihovu opreznost u organizacionu infrastrukturu umesto da joj dozvoli da postane trajna kočnica za usvajanje.

Entuzijastični eksperimentator

Četvrti tip menadžera donosi zamah. Entuzijastični eksperimentatori isprobavaju nove alate, dele upite, organizuju neformalne demonstracije i čine da AI deluje praktično, a ne apstraktno. Oni mogu pretvoriti anksioznost u radoznalost jer kolegama pokazuju stvarne rezultate, a ne prezentacije. U mnogim organizacijama, oni su prvi ljudi koji dokazuju da usvajanje AI može preći sa lične produktivnosti na praksu na nivou tima. Vortonov izveštaj o usvajanju AI za 2025. godinu (Wharton’s 2025 AI Adoption Report) naglašava važnost poluga u ljudima i procesima za pretvaranje mejnstrim upotrebe u trajni povrat investicije, a entuzijastični eksperimentatori su često mesto gde se te poluge prvi put pojavljuju.

Njihov rizik je brzina bez strukture. Entuzijastični eksperimentatori mogu koristiti alate pre nego što pravna služba, odeljenje za usklađenost, informacionu bezbednost ili HR razjasne granice. Oni mogu nenamerno normalizovati nebezbedne prakse jer rane pobede deluju tako ubedljivo. Lideri ne bi trebalo da ih usporavaju birokratijom, već bi trebalo da ih usmere postavljanjem zaštitnih ograda. Dajte im odobrene alate, zajedničke biblioteke upita, standarde pregleda i vidljiv put za postavljanje pitanja o pravilima. Odajte im priznanje za bezbedne ishode, a ne samo za brzo delovanje.

AI katalizator

Poslednji profil, AI katalizator, istovremeno je i dar i test upravljanja. Katalizatori vide generativnu AI kao široki pokretač transformacije. Oni žele da redizajniraju procese u više timova, utiču na kolege, grade koalicije i podstiču rukovodioce da se kreću brže. U pravom okruženju, oni postaju interni preduzetnici koji pomažu organizaciji da pobegne iz čistilišta pilot projekata. U pogrešnom okruženju, oni prevazilaze granice poverenja, potcenjuju usklađenost i izazivaju negativne reakcije timova koji se osećaju kao zamorčići u eksperimentu.

Za katalizatore, upravljanje veštačkom inteligencijom mora biti omogućavajuće, a ne performativno. Profil generativne AI u okviru NIST-ovog Okvira za upravljanje rizicima od AI (NIST’s Generative AI Profile for the AI Risk Management Framework) identifikuje rizike kao što su privatnost podataka, informaciona bezbednost, konfabulacija (halucinacije), štetna pristrasnost i pitanja intelektualne svojine. Ti rizici nisu razlozi za zaustavljanje katalizatora. Oni su projektni zahtevi za odgovorno ubrzanje. Zatražite od katalizatora da sprovedu premortem analize pre pilot projekata visokog uticaja, definišu pragove eskalacije, dokumentuju tačke ljudskog pregleda i izveste o naučenim lekcijama u formatu koji drugi timovi mogu ponovo upotrebiti.

Uskladite intervenciju sa menadžerom

Identifikovanje ovih pet profila je samo prvi korak. Većina organizacija sadrži svih pet, često unutar iste funkcije ili liderskog tima. Višim liderima je stoga potreban ponovljiv način da dijagnostikuju šta sprečava svakog menadžera da deluje i da u skladu sa tim usklade podršku, podsticaje i odgovornost.

Praktična dijagnostika počinje sa tri pitanja:

• Čega se ovaj menadžer plaši da će izgubiti?
• Koji dokazi bi promenili njegovo mišljenje?
• Kakva podrška bi mu omogućila da deluje odgovorno?

Skeptici se plaše odgovornosti i gubitka radnog mesta. Tradicionalisti koji čekaju i posmatraju plaše se uzaludnog truda i političke izloženosti. Oprezni implementatori se plaše neupravljanog rizika. Entuzijastični eksperimentatori se plaše propuštene prilike, a katalizatori organizacione plašljivosti. Te razlike su važne jer svaki profil zahteva drugačiji odgovor lidera.

Lideri takođe moraju da redizajniraju podsticaje. Previše organizacija javno nagrađuje entuzijazam prema veštačkoj inteligenciji, dok privatno kažnjava greške u vezi sa njom. To gura menadžere u defanzivno ponašanje. Ako se menadžeru kaže da eksperimentiše, ali biva okrivljen za svaku nesavršenost, racionalan potez je da čeka. Ako se slavi brzina bez imalo pažnje posvećene tačnosti, privatnosti ili poverenju, racionalan potez je preterivanje. Bolji sistem nagrađuje disciplinovano učenje: jasne hipoteze, odgovorne pilot projekte, merljiv uticaj na radni tok, transparentno prijavljivanje grešaka i skaliranje zasnovano na dokazima.

Za menadžere koji pružaju otpor, intervencija se sastoji od dokaza i psihološke bezbednosti. To podrazumeva transparentne razgovore o uticaju na poslove, posebno zato što Izveštaj o budućnosti poslova Svetskog ekonomskog foruma (World Economic Forum’s Future of Jobs Report) identifikuje AI i obradu informacija kao glavne sile koje preoblikuju rad i veštine do 2030. godine. Lideri ne bi trebalo da se pretvaraju da poremećaja neće biti. Trebalo bi da kažu šta će se promeniti, šta neće, koje veštine će biti važne i kako će menadžeri koji nauče da unaprede rad pomoću AI biti u boljoj poziciji od onih koji je izbegavaju.

Za menadžere koji pružaju podršku, intervencija se sastoji od omogućavanja uz postavljanje granica. Pružite opreznim implementatorima operativnu disciplinu koja im je potrebna, a entuzijastičnim eksperimentatorima bezbedno okruženje za testiranje i mehanizam za širenje korisnih praksi. Dajte katalizatorima mandat vezan za kontrolu rizika. Klasična premortem analiza projekta je ovde posebno korisna jer legitimizuje neslaganje pre nego što pilot projekat uopšte počne. Postavljanje pitanja: „Zamislite da je ovaj AI pilot projekat doživeo potpuni neuspeh; šta se dogodilo?“ pomaže timovima da iznesu pravne rizike, kao i rizike kvaliteta, poverenja, radnog toka i usvajanja dok još uvek ima vremena da se poduhvat redizajnira.

Pravi test korporativne veštačke inteligencije jeste menadžersko poverenje

Rukovodioci bi trebalo da prestanu da pitaju: „Zašto zaposleni ne usvajaju AI?“ i umesto toga postave pitanje: „Koji profili menadžera srednjeg nivoa oblikuju usvajanje u svakoj funkciji i da li smo uskladili intervenciju sa tim profilom?“ To pitanje pretvara nejasan kulturološki problem u praktičan menadžerski plan. Ono pomaže liderima da izbegnu gubljenje meseci na ponovljene pilot projekte, smanje anksioznost pre nego što ona preraste u otpor i iskoriste energiju ranih usvojilaca a da im ne dozvole da prestignu upravljačke okvire.

Usko grlo je stvarno, ali je takođe i rešivo. Menadžeri srednjeg nivoa mogu da blokiraju generativnu AI, da je razvodnje, iskrive — ili da je pretvore u merljivu poslovnu vrednost. Viši lideri koji žele praktične smernice o odgovornom usvajanju veštačke inteligencije trebalo bi da počnu tako što će menadžere tretirati kao operativni sistem transformacije, a ne kao instalacije skrivene ispod strategije. Sledeća faza prednosti veštačke inteligencije neće pripadati kompanijama sa najglasnijim direktivama. Pripadaće kompanijama koje znaju sa kojim menadžerima imaju posla i pružaju svakom od njih tačno ono što mu je potrebno da krene napred.

Kako kupovina postaje sve digitalnija, uloga fizičkih prodavnica se pomera sa pukog obavljanja transakcija na rešavanje problema kupaca koje onlajn kanali ne mogu da reše. Istraživanje o multibrand maloprodavcima pokazuje da prodavnice stvaraju najveću vrednost kada lideri definišu jasnu svrhu za svaku lokaciju, selektivno investiraju u kategorije proizvoda gde su lična iskustva najvažnija i procenjuju učinak kroz celokupno putovanje kupca, a ne prema prodaji po pojedinačnim kanalima. Prodavnice usmerene na iskustvo mogu povećati ukupan prihod čak i dok smanjuju onlajn kupovinu, pod uslovom da prodube odnose sa kupcima, podstaknu češću kupovinu i dopunjuju digitalne kanale umesto da se takmiče sa njima. Najuspešniji maloprodavci organizuju fizička ulaganja oko vrednosti za kupca na nivou celog preduzeća, a ne oko učinka pojedinačnih kanala.

Moglo bi se oprostiti nekome ko zaključi da je fizička prodavnica u nepovratnom padu. Prazni izlozi ostaju uobičajen prizor u mnogim trgovačkim ulicama, a e-trgovina nastavlja da osvaja sve veći udeo u potrošnji potrošača. Ipak, neke od najbrže rastućih kompanija u maloprodaji se ne povlače iz fizičkih prodavnica. One ih otvaraju ubrzanim tempom.

Warby Parker, američki prodavac naočara nastao na internetu, završio je 2025. godinu sa 323 prodavnice i planira da otvori još 50 u 2026. Veliki etablirani maloprodavci takođe investiraju. Ulta Beauty je dodala 60 neto novih prodavnica u SAD tokom 2025. godine, proširivši svoju mrežu prodavnica za više od 4% na preko 1.500 lokacija — što je među najbržim stopama u maloprodaji. Isti kontratrend je vidljiv i u Holandiji, jednom od digitalno najzrelijih tržišta u Evropi i domu uspešnih tradicionalnih maloprodavaca kao što su Action i Rituals. Na primer, maloprodavac potrošačke elektronike primarno fokusiran na onlajn prodaju, Coolblue, porastao je sa 555 miliona evra godišnjeg prihoda i sedam prodavnica u 2015. godini na preko 2,5 milijardi evra i više od 40 lokacija danas, uključujući vodeću prodavnicu u Berlinu.

Ovi primeri sugerišu da najrelevantnije pitanje više nije da li fizička maloprodaja još uvek ima budućnost, već kako lideri treba da investiraju u nju. Koju stratešku ulogu fizička lokacija treba da igra u sve digitalnijem putovanju kupca? Kada firme treba da daju prioritet pogodnosti, a kada treba da investiraju u bogatiji format usmeren na iskustvo? Koji kupci, proizvodi i usluge opravdavaju oskudan prostor, zalihe i pažnju zaposlenih? I kako treba procenjivati uspeh kada nova lokacija može preusmeriti prihode među kanalima, a da istovremeno poveća ukupnu vrednost za kupca?

Taj izazov je posebno izražen kod multibrand maloprodavaca. Veliki deo dokaza o širenju prodavnica potiče od vertikalno integrisanih kompanija sa jednim brendom, kao što su Warby Parker i Bonobos, čije prodavnice prodaju ekskluzivne proizvode i mogu ojačati i brend i onlajn kanal. Većina velikih maloprodavaca suočava se sa težim problemom: oni prodaju brendove trećih strana koje kupci mogu kupiti i na drugim mestima. Prodavnica se stoga ne može osloniti na ekskluzivnost kako bi privukla posete i mora sprečiti da isključivo omogući konkurentsko razgledanje (showrooming), pri čemu kupci istražuju proizvode u prodavnici, ali na kraju kupuju na drugom mestu po nižoj ceni ili uz povoljniju dostavu.

Da bismo ispitali ovo zahtevnije okruženje, analizirali smo podatke o transakcijama tokom 26 meseci kod multibrand prodavca elektronike sa fokusom na onlajn poslovanje, obuhvatajući 2.388 područja poštanskih brojeva koja okružuju otvaranje tri prodavnice — dve velike prodavnice usmerene na iskustvo i jedne manje lokacije usmerene na pogodnost. Uporedili smo promene u obližnjim oblastima sa onima u pažljivo uparenim oblastima na drugim mestima, što nam je omogućilo da razlikujemo efekte otvaranja od osnovnih trendova prodaje. Takođe smo anketirali 450 potrošača kako bismo razumeli zašto su se efekti razlikovali po kategorijama, mereći relativnu vrednost prodavnica tokom pretrage informacija, ispunjenja porudžbine i povrata, i povezujući te percepcije sa uočenim efektima na prihod na nivou kategorija.

Kako izveštavamo u predstojećem članku u časopisu Production and Operations Management, uspešno fizičko investiranje zahteva povezan skup izbora: definisanje uloge lokacije, odabir pravog formata, identifikaciju kategorija koje imaju koristi od fizičke interakcije i usklađivanje prostora, zaliha, tehnologije i sposobnosti zaposlenih u skladu sa tim. Prodavnice ne bi trebalo ocenjivati izolovano — ili samo prema njihovom uticaju na onlajn prodaju — već prema ukupnoj vrednosti koju stvaraju kroz sve kanale i tokom celog putovanja kupca.

Prestanite da razmišljate u okvirima kanala

U našem radu sa maloprodavcima često se susrećemo sa odvojenim bilansima uspeha za prodavnice i e-trgovinu, što može podstaći svaku stranu da brani sopstveni prihod. Ovo iskrivljuje način na koji se procenjuju otvaranja prodavnica. Pad onlajn prodaje može izgledati kao signal neuspeha, dok snažna prodaja u prodavnici može delovati kao uspeh čak i kada su se kupovine samo premestile između kanala. Nasuprot tome, onlajn rast nakon otvaranja može se pogrešno protumačiti kao efekat prelivanja (halo effect), iako bi se deo toga svakako dogodio. Ono što je važno jeste promena koju je izazvala prodavnica — a ne samo ono što se desilo nakon toga.

Naši nalazi pokazuju zašto. U prva četiri meseca, sva tri otvaranja prodavnica smanjila su obližnji neto onlajn prihod — onlajn kupovine minus povrati — za otprilike 8% do 11%. Ipak, dve velike prodavnice usmerene na iskustvo više su nego nadoknadile te gubitke, povećavajući ukupan neto prihod kroz kanale za 21,7% i 23,2%; u prodavnici koju smo mogli da posmatramo tokom dužeg perioda, rast je na kraju dostigao 27,5%. Manja prodavnica usmerena na pogodnost kanibalizovala je onlajn prodaju u sličnom iznosu, ali nije generisala značajno povećanje ukupnog neto prihoda.

Moglo bi se posumnjati da je mala prodavnica ostvarila lošije rezultate zato što nije mogla da drži glomazne kategorije kao što su televizori i veš mašine. Ali kada smo ograničili poređenje na kategorije dostupne u oba formata, dobici velikih prodavnica su se jedva promenili, dok mala prodavnica i dalje nije proizvela nikakav značajan rast. Razlika nije bila samo u tome šta su prodavnice imale u asortimanu, već u tome šta su kupci mogli da rade unutar njih.

Izdvajaju se još tri obrasca. Velike prodavnice su generisale veći rast aktiviranjem postojećih kupaca nego privlačenjem novih, iako je i akvizicija značajno doprinela. Postojeći kupci su kupovali češće, umesto da troše više po porudžbini. Kanibalizacija je bila izrazito lokalnog karaktera: onlajn prodaja je najviše pala u blizini prodavnica, upravo tamo gde su dobici ukupnog prihoda bili najjači. Prodavnice stoga mogu biti u jednakoj meri mehanizam za aktivaciju koliko i kanal za akviziciju.

Šira pouka je da se fizička lokacija najbolje procenjuje prema tome da li širi poslovanje u celini, a ne prema tome gde se transakcija odvija. Lideri bi trebalo da se zapitaju da li nova lokacija uvećava bazu kupaca, produbljuje postojeće odnose ili povećava učestalost kupovine ili potrošnju u meri koja je dovoljna da nadoknadi supstituciju kanala.

Target ilustruje ovu međuzavisnost: njegove prodavnice istovremeno funkcionišu kao destinacije za kupovinu i centri za ispunjavanje porudžbina koje su započete digitalnim putem.

Lideri bi stoga trebalo da definišu zadatak fizičke tačke kontakta pre nego što odaberu njen format ili lokaciju. Ta svrha treba da usmerava dizajn, asortiman, zalihe, tehnologiju, raspodelu osoblja i, na kraju, evaluaciju učinka.

Dajte svakoj fizičkoj tački kontakta jasan zadatak

Fizičko ulaganje treba da započne sa jasnim problemom kupca: Šta je to što lokacija treba da reši, za koje proizvode, usluge i kupce? Prodavnica ne bi trebalo samo da reprodukuje ono što kupci već mogu da urade onlajn. Njena svrha treba da vodi izbor formata i lokacije, zajedno sa odlukama o asortimanu, zalihama, rasporedu, tehnologiji i sposobnostima zaposlenih. Kako je to formulisala glavna direktorka za maloprodaju kompanije Ulta Beauty, Ejmi Bajer-Tomas (Amiee Bayer-Thomas), maloprodavci se moraju „pojaviti za lokalnog gosta“ — što je termin koji Ulta koristi za kupca.

Naše istraživanje se fokusira na vrednost koju prodavnice mogu stvoriti u tri faze putovanja kupca. One mogu pomoći kupcima da razumeju i odluče kroz čulnu evaluaciju, poređenje i stručne savete; omogućiti trenutno ispunjenje porudžbine kada kupcima nešto treba odmah; i pojednostaviti povrate i rešavanje problema nakon kupovine.

Kupac televizora može posetiti prodavnicu da uporedi kvalitet slike i zvuka, dok nekome kome se pokvario laptop možda manje brine razgledanje, a više to da izađe sa zamenom istog dana.

Nemojte ravnomerno raspoređivati iskustvo

Lideri ne moraju da nagađaju koje pogodnosti u prodavnici su najvažnije. Za svaku kategoriju, naši ispitanici u anketi su procenili koliko vrednuju čulnu procenu, stručne savete, trenutni pristup i lakši povrat, kao i koliko bolje prodavnice pružaju te pogodnosti u poređenju sa onlajn kanalom.

Za destinacijske kategorije, kao što su televizori, laptopovi i mobilni telefoni, percepcija vrednosti u prodavnici tokom pretrage informacija i trenutnog ispunjenja blisko je odgovarala rastu prihoda; lakši povrati su bili znatno manje važni.

Za dodatnu opremu, te pogodnosti nisu objasnile učinak, što sugeriše da su dobici uglavnom nastali kroz unakrsnu prodaju sa destinacijskim proizvodima. Sposobnosti prodavnice bi stoga trebalo uskladiti sa potrebama kupaca kategoriju po kategoriju, a ne uniformno kroz ceo asortiman.

Davanje jasnog zadatka prodavnici ne znači pružanje istog iskustva za svaki proizvod ili potrebu kupca. Prostor, zalihe, tehnologija i stručnost zaposlenih su skupi, tako da lideri moraju da ih koncentrišu tamo gde stvaraju najveću vrednost.

Zbirni rezultati mogu prikriti značajne varijacije. Čak i unutar uspešne prodavnice, više od četiri od deset kategorija nije ostvarilo merljiv rast. Neke kategorije su se više nego udvostručile, dok su druge ostvarile rast uprkos tome što nisu nudile praktično iskustvo isprobavanja.

Princip alokacije je jednostavan: Uskladite fizičko ulaganje sa problemom kupca. Kategorije koje zahtevaju mnogo informacija iziskuju funkcionalne izložbene modele, mogućnosti poređenja i stručno osoblje. Proizvodi vođeni trenutnim ispunjenjem zahtevaju pouzdane lokalne zalihe i preuzimanje bez trenja. Dodatna oprema često ima više koristi od kontekstualnog postavljanja i pakovanja u pakete nego od samostalnih iskustava.

Coolblue primenjuje ovu logiku izlažući dodatnu opremu pored primarnih proizvoda ili je uklapajući u postavke konkretnih scenarija upotrebe, kao što su kompletne konfiguracije za kućnu kancelariju. U našoj studiji, maloprodavac koji je učestvovao na sličan način je pripisao rastući učinak nekoliko vrsta dodatne opreme uglavnom poboljšanoj unakrsnoj prodaji i učenju o tome kako da ih efikasno izloži.

Precizna alokacija će varirati u zavisnosti od maloprodavca, kategorije i tržišta. Ali princip se primenjuje i van maloprodaje — od koncentrisanja stručnosti u filijalama banaka na složene finansijske odluke do rezervisanja B2B demonstracionih centara za rešenja koja je teško proceniti na daljinu.

Cilj ne bi trebalo da bude maksimiziranje bogatstva svake fizičke interakcije. Trebalo bi da bude koncentrisanje ulaganja tamo gde fizičko prisustvo materijalno poboljšava odluku kupca, rešava hitnu potrebu ili jača šire rešenje.

Organizujte se oko vrednosti za kupca

Pretvaranje koncepta prodavnice u produktivnu investiciju zahteva koordinisane izbore. Lideri moraju uskladiti format, lokaciju, asortiman, zalihe, tehnologiju i osoblje oko problema kupca koji lokacija treba da reši. U suprotnom, funkcije mogu težiti suprotstavljenim ciljevima: sektor za nekretnine može preferirati manju površinu, operacije mogu minimizirati zalihe, a HR može ograničiti specijalizovano osoblje, čak i kada koncept zavisi od stručnih saveta i trenutne dostupnosti.

Viši rukovodilac ili međufunkcionalni tim bi stoga trebalo da upravlja celokupnom ponudom kroz putovanje kupca. Podaci o kupcima, vidljivost zaliha, budžeti i prava odlučivanja ne bi trebalo da ostanu podeljeni po kanalima. Učinak bi takođe trebalo procenjivati kroz sve kanale, koristeći mere kao što su ukupan neto prihod, akvizicija kupaca, učestalost kupovine, zadržavanje i povrati — a ne prodaja u prodavnici, onlajn rast ili poseta sami po sebi. Podsticaji bi trebalo da nagrađuju stvaranje vrednosti na nivou celog preduzeća, a ne zaštitu pojedinačnih kanala ili funkcionalnih budžeta.

. . .

Prodavnice koje stvaraju trajnu vrednost izgrađene su oko problema kupaca koje digitalni kanali ne mogu jednako dobro da reše. Ulaganje u fizička iskustva može izgledati kao odluka o kanalu, ali su njene posledice strateške. Cilj nije samo otvaranje više prodavnica. Cilj je pružiti kupcima uverljiv razlog za posetu — a organizaciji koherentan način da tu posetu učini vrednom truda.

Kompanije danas često koriste veštačku inteligenciju da bi jurile prilike niske vrednosti: dodavanje nove funkcionalnosti koja klijentu zapravo nije važna ili davanje zaposlenima alata koji im štede vreme, ali ne ostvaruju merljive uštede za organizaciju. Kada veštačka inteligencija zaista donese merljivu vrednost, to je zato što se kompanije fokusiraju na probleme koji su ključni za njihovu strategiju i njihovu profitabilnost. Četiri akcije mogu osigurati da vaše investicije u veštačku inteligenciju budu strateški usklađene: 1) Definišite pokretače vrednosti; 2) Fokusirajte se na svoju poziciju u industrijskom lancu vrednosti; 3) Pronađite prilike u svom bilansu uspeha; i 4) Definišite svoja merila finansijskog povraćaja. Ove akcije će pomoći vašoj kompaniji da pređe sa kratkoročnih pobeda na održivu prednost.

Velike kompanije danas vrve od veštačke inteligencije. Lideri su finansirali pilot-projekte, obučavali svoje ljude, unapredili platforme podataka i jurili za najnovijim modelima. Ali kada se sa finansijskim direktorima razgovara o finansijskom uticaju, razgovor može postati neprijatan. Firme su željno investirale u veštačku inteligenciju, ali je prinose bilo teško kvantifikovati.

Taj jaz, između aktivnosti vezanih za veštačku inteligenciju i merljivog finansijskog povraćaja, postao je definišući problem za rukovodioce koji vode napore na polju veštačke inteligencije u velikim preduzećima. Globalna studija kompanije PwC, objavljena ranije ove godine, otkrila je da većina izvršnih direktora nije videla nikakvu merljivu korist od upotrebe veštačke inteligencije u svojoj kompaniji.

Videli smo ovaj obrazac u širokom spektru industrija — jedan od nas (Dejvid) savetuje firme u sektorima od finansijskih usluga preko robe široke potrošnje do industrije; a drugi (Krišnan) iz višegodišnjeg iskustva unutar kapitalno intenzivnog sveta nafte, gasa i hemikalija, gde se cena pogrešnog velikog ulaganja meri milijardama.

Naše kombinovano iskustvo pružilo nam je uvid u korenski uzrok jaza u vrednosti veštačke inteligencije i način na koji lideri mogu da ga reše, kako bi izvukli maksimalnu korist.

Jaz u vrednosti veštačke inteligencije

Kada veštačka inteligencija ne uspe da donese merljivu vrednost, većina lidera pretpostavlja da problem leži u njihovoj tehnologiji ili njihovim ljudima. Ali po našem iskustvu, nedostatak povraćaja najčešće je strateški problem.

Otvoreno rečeno, kompanije često koriste veštačku inteligenciju kako bi težile prilikama niske vrednosti. Iz prve ruke smo videli mnoge slučajeve u kojima kompanije koriste veštačku inteligenciju:

• da bi rešile interni nesporazum koji je vidljiv liderima, ali firmi zapravo ne stvara visoke troškove
• da bi dodale novu funkcionalnost koja kupcu zapravo nije važna
• da bi implementirale ustaljeni primer primene samo zato što su to uradile druge firme
• da bi vizualizovale podatke na nove načine, a da pritom ne promene način donošenja odluka
• da bi zaposlenima pružile alate koji im štede vreme na zadacima, ali ne donose merljive uštede za organizaciju.

U svakom od ovih slučajeva, neposredna korist za firmu je u najboljem slučaju mala. A tekuća konkurentska prednost jednaka je nuli.

Kada veštačka inteligencija donese merljivu vrednost, to je zato što se firme fokusiraju na probleme koji su ključni za njihovu profitabilnost:

• Nike je izgradio AI za predviđanje promenljive potražnje — što smanjuje višak zaliha i sprečava nestašice (ključni pokretači novčanog toka i zadovoljstva kupaca)
• Netflix je koristio AI da poboljša preporuke sadržaja — što utiče na vreme gledanja od strane korisnika i stopu otkazivanja pretplate
• Nestle je koristio AI da ubrza svoje inovacije proizvoda od početka do kraja — što je ključno za brži izlazak na tržište u odnosu na konkurente
• Merck je koristio AI da smanji „lažna odbacivanja“, gde se proizvodi greškom uklanjaju iz proizvodnje, što usporava isporuku lekova koji spasavaju živote

Jednačina vrednosti veštačke inteligencije

Smatramo korisnim da definišemo vrednost veštačke inteligencije u kontekstu preduzeća pomoću jednostavne jednačine:

Vrednost = Tehnologija x Usvajanje x Strateška usklađenost

Prvi faktor, „tehnologija“, obuhvata AI modele, infrastrukturu, računarske kapacitete i podatke. Drugi faktor, „usvajanje“, suštinski je cilj upravljanja promenama, o čemu je jedan od nas (Dejvid) pisao u svojoj nedavnoj knjizi. Treći faktor, „strateška usklađenost“, meri koliko su problemi koje rešavate pomoću veštačke inteligencije usklađeni sa strateškim prioritetima vaše kompanije, bilansom stanja i bilansom uspeha.

Ali ključ jednačine su znaci množenja: sva tri faktora se množe, pa ako je bilo koji od njih blizu nule, vrednost kolabira. Zamislite tri scenarija: briljantan model kojem nedostaju pravi podaci; elegantno rešenje koje niko ne usvaja; moćan alat usmeren na nerelevantan problem. U svakom scenariju, veštačka inteligencija generiše nultu vrednost za firmu.

Zanemareni faktor: Strategija

U teoriji, sva tri faktora su jednaka. Ali u praksi vidimo da je strateška usklađenost najviše zanemarena i da donosi najveći efekat poluge.

Većina kompanija je naučila važnost prva dva faktora — obučavanje pravog modela na pravim podacima i angažovanje zaposlenih da usvoje nove načine rada — ali zanemaruju pitanje strateške usklađenosti. To se dešava iz različitih razloga: Vlasništvo nad veštačkom inteligencijom prepušteno je IT ili inovacionim timovima koji su odvojeni od odgovornosti za profit i gubitak (P&L). Lideri veruju da uz moćan model povezan sa svim vašim podacima nećete morati da donosite teške odluke o tome koje poslovne probleme treba rešavati. Cilj veštačke inteligencije postavlja se u terminima obuke i usvajanja, kao da je to jednostavno veština koju treba steći. Ili ceo poduhvat polazi od same tehnologije i straha od zaostajanja za konkurentima.

Poluga strateške usklađenosti najlakše se uočava kada tehnologiju i usvajanje držite konstantnim, a menjate samo problem koji se rešava.

Razmotrite rešenje koje radniku štedi jedan minut na rutinskom zadatku. U jednom poslu, taj minut je bezvredan: Ušteđeno vreme se ponovo apsorbuje u prazan hod, zadatak nije bio na kritičnom putu i ništa se nizvodno ne menja. U drugom poslu, taj isti minut je transformativan jer se taj zadatak nalazi na uskom grlu koje uslovljava propusnost (npr. utovar dodatnog proizvoda na kamion za isporuku), ili zato što radnik to radi desetinama hiljada puta dnevno, ili zato što štedi minut izloženosti opasnom okruženju. Identično „poboljšanje“, ali sa radikalno različitom vrednošću. Razlika je u potpunosti strateška: Zavisi od toga gde se zadatak nalazi u odnosu na ono što pokreće ekonomiju i rizik poslovanja.

Uložite novac tamo gde je vaša vrednost

Da biste ostvarili polugu iz strateške usklađenosti, svaku investiciju u veštačku inteligenciju morate usidriti u ekonomiju svoje kompanije — uložite svoj novac tamo gde je vaša vrednost.

Konkretno, to znači preduzimanje četiri koraka:

Definišite svoje pokretače vrednosti.

Pokretač vrednosti je poluga koja, kada se pomeri, menja profitabilnost poslovanja na način koji je zaista važan.

Nabavka je, na primer, pokretač vrednosti u teškoj industriji, gde može upravljati potrošnjom između 30 i 60% godišnjeg prihoda. Proces nabavke jedne firme može uključivati stotine dobavljača, od kojih svaki odgovara na predloge sa stotinama stavki pojedinačnih troškova i željenim uslovima ugovora o uslugama. Ljudski nije moguće optimizovati svaku stavku. Ali postoje uspešne implementacije AI platformi koje optimizuju proces pregovora kako bi smanjile potrošnju za 10–20%, što dovodi do uticaja na zaradu po akciji.

Iskorišćenost imovine je još jedan pokretač vrednosti za tešku industriju. Minimiziranje troškova proizvodnje po jedinici je kritično, pa je održavanje fizičkih postrojenja u radu od najvišeg značaja. U Permskom basenu, veliki proizvođači nafte i gasa implementirali su AI programe sa dronovima koji određuju da li je fizička inspekcija potrebna na osnovu unapred definisanih operativnih kriterijuma. Takvi programi preventivnog održavanja smanjili su neplanirane zastoje za 30–40%, uz uštede troškova od stotina miliona dolara.

U drugim industrijama dominiraće drugi pokretači vrednosti. Za B2B uslužne firme, optimizacija prihoda vašeg prodajnog tima je pokretač vrednosti. Za medijske kompanije sa modelom pretplate, pokretači vrednosti uključuju zadržavanje kupaca (visoko) i troškove akvizicije kupaca (niske). Za uslužne delatnosti ključna je produktivnost rada. Za maloprodavce, optimizacija cena i upravljanje zalihama. Za robu široke potrošnje, pokretači uključuju osmišljavanje proizvoda, upravljanje portfolijom i optimizaciju marketinškog miksa.

Fokusirajte se na svoju poziciju u lancu vrednosti industrije.

Ne samo da se pokretači vrednosti oštro razlikuju po industrijama, već se razlikuju i od kompanije do kompanije unutar iste industrije. To se u velikoj meri zasniva na tome gde se vaša firma nalazi unutar lanca vrednosti vaše industrije.

U hemijskoj proizvodnji, razmotrite razliku između proizvođača bazičnih sirovina kao što je Westlake (koji proizvodi hlor i polietilen) i specijalizovanog proizvođača kao što je Givaudan (koji proizvodi mirise, arome i kozmetičke sastojke). Obe su hemijski proizvođači, ali su njihovi pokretači vrednosti dramatično različiti.

Firma kao što je Westlake ulaže milijarde dolara u početni kapital za masivna postrojenja za preradu poput parnih krekera za proizvodnju hemikalija kojima se trguje na svetskom tržištu. Njihovi pokretači vrednosti biće usmereni na smanjenje troškova kroz operativnu efikasnost.

Firma kao što je Givaudan stvara proizvode sa visokom maržom koji zahtevaju pet do 10 puta veće izdatke za istraživanje i razvoj (kao udeo u prihodu) nego firma poput Westlake-a. Profit se ostvaruje kroz intelektualnu svojinu i znatno kraće cikluse inovacija. Pokretači vrednosti će se fokusirati na brzinu i troškove razvoja novih proizvoda, kao i na sposobnost duboke integracije u proizvodne tokove svojih kupaca.

Pronađite prilike u svom bilansu uspeha.

Vaš sledeći korak je fokusiranje na bilans uspeha. Pročitajte bilans uspeha svoje kompanije ili operativne jedinice i postavite pitanje, stavku po stavku: Šta bi veštačka inteligencija mogla da pomeri i za koliko? Prihodi, cena prodate robe (COGS), operativni troškovi — svaka linija bi trebalo da generiše hipotezu o tome gde bi vrednost mogla biti stvorena.

Uzmite u obzir veliku kompaniju za naftu i gas sa imovinom koncentrisanom u istraživanju i proizvodnji („upstream“). Analiza njenog bilansa uspeha otkrila bi da je dugovečnost njenih rezervi kritična, kao i proizvodnja po najnižoj ceni. To bi ukazivalo na AI koji minimizira zastoje u proizvodnji (kako bi zaštitio ukupan prihod), kao i na AI koji optimizuje proizvodnju (kako bi produžio dugovečnost).

Ali bilans uspeha takođe može generisati hipoteze za nove izvore prihoda, korišćenjem kapitala koji je već potrošen. Za naftnu i gasnu firmu, to bi moglo da obuhvati lizing kapitalne opreme ili trgovinu sopstvenom sirovom naftom korišćenjem promptnih tendera, fjučersa i opcija — pri čemu je sve to omogućeno veštačkom inteligencijom.

Definišite svoja merila finansijskog povraćaja.

Konačno, morate definisati kako ćete meriti efekat veštačke inteligencije na pokretače vrednosti koje ste odabrali (tj. na probleme koje nameravate da rešite).

Za Merck, to bi značilo merenje stope lažnih odbacivanja u proizvodnji i proizvodnog učinka koji pacijenti mogu da koriste. Za Netflix, metrički pokazatelji bi trebalo da uključe zadržavanje korisnika, stope gledanja i dugoročno zadovoljstvo, zajedno sa pažljivim A/B testiranjem kako bi se uočio uticaj AI sistema za preporuke. Nike bi želeo da meri stope neusklađenosti zaliha (i viškove i nestašice), troškove skladištenja viška zaliha i tačnost predviđanja potražnje tokom lansiranja novih proizvoda. Za Nestle, merila bi trebalo da se fokusiraju na ubrzanje različitih koraka u procesu istraživanja i razvoja, kao i na brzinu plasiranja novih proizvoda na tržište.

Metrike se moraju izabrati pre nego što izgradite bilo koje AI rešenje ili ga ugradite u radne procese. Ako unapred ne možete da definišete kako ćete meriti projekat i ko će potvrditi ostvarenu vrednost, onda niste spremni da počnete.

Uticaj usidrenja veštačke inteligencije u strategiju

Usidrenje svakog napora na polju veštačke inteligencije u vašu strategiju jeste ključ za pretvaranje investicije u merljivu dobit. Kompanije za koje smo videli da primenjuju ovu stratešku disciplinu jesu one koje beže iz zamke „aktivnosti bez prinosa“. To su firme koje pokazuju merljiv uticaj veštačke inteligencije u punom obimu.

Aramco, gde je jedan od nas (Krišnan) radio, prijavio je ogroman povraćaj od AI tehnologije: 2,6 milijardi dolara samo u 2025. godini. Netflix je uštedeo milijardu dolara godišnje na otkazivanjima korisnika zahvaljujući preporukama zasnovanim na veštačkoj inteligenciji i njihovom uticaju na svakodnevno ponašanje pri gledanju. Merck je smanjio broj lažnih odbacivanja za više od 50% u različitim linijama proizvoda pomoću svoje HawkAVI platforme pokretane veštačkom inteligencijom. Nike je smanjio neusklađenost zaliha za 20% i nestašice za 15% otkako je napravio svoj AI model za predviđanje, a koristio je predviđanje potražnje da poveća prodaju za 10% u ciljanim regionima. Nestle je ubrzao istraživanje i razvoj proizvoda smanjivši vreme osmišljavanja proizvoda sa šest meseci na šest nedelja.

Međutim, usidrenje veštačke inteligencije u vrednost čini čak i više od pukog dramatičnog poboljšanja uticaja pojedinačnih projekata. Ono menja ulogu veštačke inteligencije u celoj organizaciji. Kada je svaka inicijativa unapred vezana za pokretač vrednosti i odgovarajuću stavku bilansa uspeha, poverenje brzo raste među onima koji upravljaju bilansom uspeha i investicionim odlukama. To, zauzvrat, gradi samopouzdanje u čitavoj organizaciji.

Takođe menja vrstu prednosti koju gradite, prelazeći sa kratkoročnih pobeda na održivu prednost. Generičke implementacije veštačke inteligencije, zasnovane na primerima primene koje dele dobavljači, ne obezbeđuju vam odbrambeni bedem, jer vaši konkurenti imaju pristup istim modelima i istim primerima primene kao i vi. Ali kada je vaša veštačka inteligencija povezana sa dubokim poznavanjem ekonomije vašeg poslovanja, to se menja. Vaša strategija je vaš bedem, a veštačka inteligencija postaje pokretač te strategije.

Nudimo jednačinu vrednosti kao jednostavan alat za donošenje fokusa i monetizacije naporima na polju veštačke inteligencije. Razlog zašto mnoge korporativne investicije u AI ne daju željene prinose ne leži u tehnološkom neuspehu ili neadekvatnom upravljanju promenama. Stvar je u tome što se varijabla sa najvećim efektom poluge — strateška usklađenost veštačke inteligencije — tako često zanemaruje. Strategija se svodi na biranje problema koje treba rešavati, a to se ne razlikuje ni kada je u pitanju veštačka inteligencija. Uložite svoj novac tamo gde je vaša vrednost.

Kompanije ulažu ogromna sredstva u veštačku inteligenciju, ali mnoge i dalje ulažu napor da ta ulaganja pretoče u merljive poslovne rezultate. Jedan od razloga jeste to što zanemaruju „srednju kancelariju” (middle office), gde poslovi poput pregleda ugovora, usklađenosti s propisima, upravljanja rizicima i obrade obaveza prema dobavljačima i dalje zahtevaju visok nivo ljudskog rasuđivanja. Istraživanja kompanija Accenture i Google ukazuju na to da se upravo tu kriju neke od najvećih kratkoročnih prilika. Kompanije ih mogu iskoristiti tako što će identifikovati procese u kojima se teški slučajevi i dalje prebacuju stručnjacima, izgraditi AI sisteme koji uče od tih stručnjaka tokom samog rada i meriti da li veštačka inteligencija zaista smanjuje broj takvih eskalacija. Poslednji korak jeste da se osigura da se ušteđeno vreme pametno iskoristi, omogućavajući stručnjacima da se posvete kompleksnim odlukama, odnosima s klijentima i poslovima veće vrednosti.

Nedavni podaci o primeni veštačke inteligencije otkrili su otrežnjujući paradoks. Ekonomisti koji su povezali opsežne ankete o primeni tehnologije sa zvaničnim evidencijama o platama otkrili su da, iako je većina poslodavaca uvela AI alate u oblastima gde bi uticaj trebalo da bude najveći, efekat na zarade i radne sate nakon dve godine statistički se nije razlikovao od nule. Uprkos sposobnoj tehnologiji i tvrdnjama zaposlenih o rastu produktivnosti, obećane koristi nisu se odrazile na finansijski rezultat.

Zašto? Istraživači su ustanovili da je vreme koje su alati uštedeli „pojeo” rad neophodan za njihovo funkcionisanje. Zaposleni su svoje „oslobođeno” vreme provodili reagujući na izlazne rezultate modela i ručno ih povezujući sa postojećim sistemima i odlukama. Dobici se nikada nisu manifestovali kroz profit ili vraćene radne sate zato što modeli nisu bili istinski integrisani. Kompanijama je nedostajala integracija koja alate pretvara u konkretne rezultate.

Na osnovu analiza sprovedenih kroz različite industrije i strukturisanih eksperimenata u realnim operacijama tokom protekle godine, timovi kompanija Accenture i Google identifikovali su četiri koraka koje vodeće kompanije preduzimaju kako bi premostile jaz između implementacije i koristi, te transformisale poslove srednje kancelarije. Ovaj jaz između usvajanja i stvarne koristi najširi je i najskuplji upravo u srednjoj kancelariji – domenu koji se često previđa, a nalazi se između funkcija direktno okrenutih klijentima (front office) i rutinske administracije u pozadini (back office). Tu kompanije rešavaju nestandardne zadatke s velikim brojem izuzetaka, kao što su revizija ugovora, upravljanje rizikom i usklađenost poslovanja. Odluke se često oslanjaju na ljudsko prosuđivanje kako bi se razrešile nejasnoće usled promena poslovnih okolnosti. S obzirom na to da srednja kancelarija obuhvata više od četiri od deset radnih sati kroz 18 industrija, ona predstavlja najveći pojedinačni sloj rada u preduzeću i jedan od najvećih neiskorišćenih izvora vrednosti za primenu veštačke inteligencije.

Ipak, većina strategija za primenu veštačke inteligencije preskače sa pozadinske administracije, gde je automatizacija već zrela a marginalni dobici sve manji, direktno na ambiciozne projekte u prodaji i radu sa klijentima, kao što su dinamičko određivanje cena ili sklapanje poslova uz pomoć AI-ja – čija isplativost uvek deluje bar godinu dana daleko. Srednja kancelarija, koja nosi najveći deo posla i nudi najbrže krupne povrate, biva zapostavljena.

To je greška. Ključ za prevazilaženje jaza između usvajanja i koristi leži u unapređenju integracije inteligencije: poslu pretvaranja sposobnog modela u profitabilan model kroz njegovo direktno ugrađivanje u način na koji se odluke zapravo donose. Rezultati mogu biti impresivni. Na primer, u eksperimentu uživo koji smo sproveli, poboljšanje integracije inteligencije u tipičnom toku posla srednje kancelarije podiglo je opštu uspešnost sa 42 na 80 procenata. Rešavanje najtežih slučajeva poraslo je sa 36 na 99 procenata, dok su stručnjaci oslobođeni za poslove veće vrednosti. Da bi vaša organizacija postigla bolje performanse procesa i omogućila ljudima da se posvete zadacima veće vrednosti, preporučujemo sledeća četiri koraka.

1. Otkrijte procese koji su automatizovani samo na papiru

Takvi procesi besprekorno obrađuju jednostavne slučajeve, dok svaki težak problem prosleđuju vašim stručnjacima. Postavite sebi sledeće pitanje: kada se AI susretne sa izuzetkom koji je regulisan nepisanim pravilom, da li uspeva da ga reši ili ga eskalira čoveku? Ako ga eskalira, nalazite se na samom početku transformacije srednje kancelarije, bez obzira na to koliko ste pozadinskih procesa prethodno automatizovali.

Kroz takvo preispitivanje procesa možete izraditi sopstvenu mapu izuzetaka. Ocenite procese prema učestalosti izuzetaka i ceni njihove eskalacije, a ne samo prema obimu transakcija. Fokusirajte se na procese u kojima se izuzeci gomilaju i gde svaki od njih završava na stolu viših rukovodilaca ili eksperata. Istraživanje pokazuje da se gotovo četvrtina odluka u srednjoj kancelariji oslanja na rasuđivanje koje nijedan pisani pravilnik ne obuhvata u potpunosti. Upravo te odluke koče AI, ali u njima leži i vrednost koju vredi povratiti.

2. Izaberite jedan proces i izgradite sistem koji uči u realnom vremenu

Oduprite se potrebi da započnete glamurozan projekat u front office-u. Umesto toga, iskoristite kriterijume iz prvog koraka da izaberete jedan proces sa jasnim signalima upozorenja: visok nivo izuzetaka, skupa eskalacija i logika odlučivanja koja postoji samo u glavama zaposlenih. Zatim gradite sistem koji uči tokom samog rada, a ne samo pre puštanja u rad.

Mehanizam je ovde presudan. Kada je naš pilot sistem naišao na fakturu koju nije mogao samostalno da obradi, zabeležio je sve prateće okolnosti i uputio iskusnom menadžeru precizno pitanje, umesto da tiho zakaže ili jednostavno prosledi ceo slučaj. Odgovor stručnjaka pretočen je u pravilo za višekratnu upotrebu i primenjen na svaki naredni sličan slučaj. To nazivamo „učenjem na primeru jednog slučaja”. Jedna jedina ispravka, umesto hiljada označenih primera koje zahteva konvencionalno mašinsko učenje, bila je dovoljna da se generalizuje cela klasa izuzetaka.

Razmotrite uticaj ovog pristupa na realnu odluku. U jednom analiziranom slučaju stigle su dve gotovo identične fakture za istu narudžbenicu. Jedna je bila legitimna, pozivajući se na važeće odobrenje rukovodstva da matična kompanija fakturiše na osnovu ugovora zavisnog preduzeća. Druga je bila greška: isti iznosi, iste stavke, ali je u ovlašćenju naveden pogrešan pravni subjekt. Čak i iskusan revizor pod pritiskom obima posla može da previdi takve razlike, dok ih klasična automatizacija, koja prati poklapanje polja, redovno propušta. Nakon samo jednog objašnjenja stručnjaka, sistem je naučio da razlikuje ove dve situacije i primenio to razlikovanje na hiljade budućih slučajeva.

Isti princip se potvrdio u praksi jedne velike azijske banke. Ona je zamenila sistem za praćenje pranja novca zasnovan na krutim pravilima, koji je proizvodio ogroman broj lažnih uzbuna, sistemom koji uči iz sopstvenih podataka. Taj sistem sada prepoznaje dva do četiri puta više stvarnih finansijskih malverzacija, dok je broj lažnih upozorenja smanjen za oko 60 procenata, što omogućava istražiteljima da se posvete slučajevima koji su zaista važni. Stručnjaci prestaju da budu kontrolori koji pregledaju svaki izlazni podatak i postaju predavači koji nepisana pravila definišu samo jednom.

3. Primenite metrike koje dokazuju stvaran povrat ulaganja

Ne možete znati da li ste uspeli ako merite isključivo sirovu stopu automatizacije. Definišite uspeh kroz stopu rešavanja izuzetaka i smanjenje broja eskalacija, i utvrdite polaznu osnovu pre implementacije kako bi napredak bio merljiv. Takođe pratite radne sate iskusnih stručnjaka koje je sistem oslobodio i da li su oni zaista preusmereni na zadatke više vrednosti. Merenje samo brzine jeste merenje tek polovine onoga što integracija inteligencije donosi. Čuvajte se brzine koja prikriva lošiji kvalitet odluka.

Pogledajmo obradu obaveza prema dobavljačima, proces srednje kancelarije koji smo detaljno proučavali. Anketa sprovedena među više od 200 direktora finansija pokazala je da tipičnoj B2B organizaciji treba 17,4 dana i 12,88 dolara za odobrenje jedne fakture – usko grlo koje može narušiti odnose sa dobavljačima i ugroziti uvid u tokove gotovine u realnom vremenu. Nasuprot tome, vodeće organizacije koje koriste napredni AI istu fakturu obrađuju za 3,1 dan po ceni od 2,78 dolara, što predstavlja smanjenje vremena za 82 procenta i troškova za 78 procenata. Stopa izuzetaka pri obradi faktura pala je sa 22 na 9 procenata. Brzina i tačnost su rasle zajedno, bez međusobnog kompromisa.

Da bi nova sposobnost sistema bila dugoročna, zahtevajte poreklo pravila: svako pravilo mora biti sledljivo do interakcije sa stručnjakom koja ga je stvorila. Pre puštanja u rad, testirajte svako novo pravilo na poznatom ispravnom i poznatom neispravnom primeru. Pomenuta banka je izgradila sistem za otkrivanje pranja novca koji pruža objašnjive ocene rizika podložne reviziji, što je neophodan nivo transparentnosti za procese visokog rizika.

4. Usmerite stručnjake na zadatke koje AI ne može da obavi

Unapređena integracija inteligencije vraća dragoceno vreme vašim najskupljim kadrovima. Svesno odlučite gde će to vreme biti usmereno, inače će se tiho rasuti na sporedne poslove, čime gubite jednu od najvećih prednosti.

Uzmimo primer velikog hipotekarnog poverioca. Ta kompanija mesečno obradi preko 1,5 miliona dokumenata. Do skora su procenitelji kredita veći deo radnog vremena provodili sortirajući ih i pregledajući. Danas AI platforma automatski prepoznaje gotovo 70 procenata tih dokumenata i izdvaja podatke, štedeći proceniteljima više od 5.000 sati mesečno, uz još 4.000 sati ušteđenih na ručnom unosu.

Međutim, još veći dobitak proistekao je iz preusmeravanja pažnje procenitelja na znatno vrednije poslove. Umesto klasifikovanja platnih listića i prepisivanja podataka iz bankarskih izvoda, oni se sada fokusiraju na zahteve koji zaista traže ljudsku procenu: usklađivanje neujednačenih prihoda preduzetnika, vaganje neuobičajene kreditne istorije i rešavanje slučajeva koje šablonski upitnik ne može da obuhvati. Nekada im je sortiranje dokumentacije oduzimalo dane, a upravo je rešavanje teških predmeta prostor gde njihovo znanje stvara stvarnu vrednost.

Na primer, jedna evropska energetska kompanija obezbedila je svom pravnom timu AI asistenta za bazu ugovora i sudsku praksu, integrisanog u alate koje pravnici već koriste, a prihvatilo ga je čak 96 procenata odeljenja. Dok su nekada provodili sate u pretraživanju ugovora i izradi rutinskih nacrta, pravnici sada taj deo poveravaju asistentu, a sopstveno vreme ulažu u pregovaračke strategije i procene rizika koje jedino čovek može valjano da donese.

Nedavna studija instituta MIT pokazala je da kada automatizacija preuzme rutinske segmente posla, preostali zadaci se koncentrišu oko ekspertize koju je teže zameniti, pri čemu njena ekonomska vrednost raste. Kada je softver preuzeo osnovna računanja u knjigovodstvu, profesija je postala znatno bolje plaćena, sa realnim rastom zarada od skoro 40 procenata tokom proteklih decenija. Oslobođeni pregledanja izuzetaka, vaši stručnjaci prelaze na kompleksne poslove zasnovane na građenju odnosa – oblasti u kojima je veštačka inteligencija danas najmanje delotvorna.

Izgradite budućnost u središtu poslovanja

Lideri koji su nezadovoljni povratom ulaganja u veštačku inteligenciju traže odgovore na pogrešnim mestima. Srednja kancelarija je daleko od dosadnog međuprostora; ona nosi najveće dostižne prinose u ovom trenutku i predstavlja poligon gde gradite sposobnost rešavanja izuzetaka, što je preduslov za sve ambicije u direktnom radu s klijentima.

Put do stvarne vrednosti AI-ja vodi kroz srednju kancelariju. Ukoliko zanemarite njene složene radne tokove, vaš sledeći transformativni projekat naslediće slabosti umesto snage. Nasuprot tome, fokus na ovu zapostavljenu sferu može doneti masivne i trenutne rezultate. Pobednička primena jeste ona u kojoj se povrat investicije zaista materijalizuje, a organizacija na naredne projekte stupa oslanjajući se na sopstvene, proverene temelje, sa stručnjacima koji vode proces i čije znanje raste umesto da bledi.